Hướng nghiên cứu của tôi tập trung vào thuật toán ngẫu nhiên (randomized algorithms) và tất định (deterministic algorithms) cho các bài toán tối ưu liên tục, rời rạc có cỡ lớn xuất phát từ thực tế. Tôi cũng rất quan tâm đến khía cạnh lý thuyết của Khoa học dữ liệu (data science) và Học máy (machine learning).
Tôi đặc biệt thích làm việc với các sinh viên có năng lực tư duy tốt về toán. Sinh viên hứng thú làm luận văn thạc sĩ và nghiên cứu sinh với tôi xin đừng ngần ngại hãy liên hệ với tôi qua email.
Các dự án đã tham gia:
Flyspeck project (tài trợ bởi Quỹ khoa học quốc gia Mỹ - NFS): xây dựng chứng minh hình thức cho giả thuyết Kepler (vai trò: thành viên).
Smart building project (tài trợ bởi Microsoft): thiết kế nhằm tiết kiệm tối ưu năng lượng trong các toà nhà thông minh (vai trò: thành viên).
Quantile regression in large energy datasets 1 (tài trợ bởi RTE): dự án nghiên cứu ứng dụng trong tối ưu hệ thống năng lượng (vai trò: thành viên).
Quantile regression in large energy datasets 2 (tài trợ bởi Siebel Energy Institute): dự án nghiên cứu ứng dụng trong tối ưu hệ thống năng lượng (vai trò: thành viên).
Nghiên cứu đã công bố:
13. Ky Vu, Pierre-Louis Poirion, Leo Liberti: Fast approximate solution of large dense linear programs, Preprint (2017).
12. Leo Liberti, Ky Vu: Barvinok's naive algorithm in Distance Geometry, Operations Research Letters, Volume 46, Issue 5, 2018.
11. Ky Vu: Random projections for high-dimensional optimization problems, 4OR - A Quarterly Journal of Operations Research, 15(3) April 2017.
10. Ky Vu, Pierre-Louis Poirion, Leo Liberti: On an optimal constraint aggregation method for integer programming and on an analytic expression of the number of integer points in a polytope, Preprint (2016).
9. Ky Vu, Pierre-Louis Poirion, Leo Liberti: Random Projections for Linear Programming, Mathematics of Operations Research, (2018).
8. Ky Vu, Claudia D’Ambrosio, Pierre-Louis Poirion, Leo Liberti: Random projections for trust-region subproblems with applications to derivative-free optimization, submitted to IPCO (2019).
7. Ky Vu: Randomized sketches for linear systems with convex constraints, Preprint (2019).
6. Ky Vu, Pierre-Louis Poirion, Leo Liberti: Using the Johnson-Lindenstrauss lemma in linear and integer progamming, Preprint arxiv:1507.00990, 2015.
5. Ky Vu, Pierre-Louis Poirion, Leo Liberti: Gaussian random projections for membership problems, to appear in Discrete Applied Mathematics (2019)
4. Ky Vu, Claudia D’Ambrosio, Youssef Hamadi, Leo Liberti: Surrogate-based methods for black-box optimization, International Transactions in Operational Research, 24(3): 393-424 (2017).
3. Claudia D’Ambrosio, Ky Vu, Carlile Lavor, Leo Liberti, Nelson Maculan: New error measures and methods for realizing protein graphs from distance data, Discrete and Computational Geometry, 57(2): 371-418 (2017).
2. Thomas Hales, Mark Adams, Gertrud Bauer, Dat Tat Dang, John Harrison, Truong Le Hoang, Cezary Kaliszyk, Victor Magron, Sean McLaughlin, Thang Tat Nguyen, Truong Quang Nguyen, Tobias Nipkow, Steven Obua, Joseph Pleso, Jason Rute, Alexey Solovyev, An Hoai Thi Ta, Trung Nam Tran, Diep Thi Trieu, Josef Urban, Ky Vu, Roland Zumkeller: A formal proof of the Kepler conjecture, Forum of Mathematics, Pi (2017).
1. Horst Hamacher and Ky Vu: Representative systems for bi-objective optimization with applications to network flow problems, Preprint 2014.