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研究

天文数据天文数据组为天体物理学社区开发和维护先进的工具，特别是用于建立概率模型和进行精确测量的工具。它通过执行内部数据分析项目来构建这些工具，这些项目可以回答重要的科学问题。

生物物理建模生物物理建模组专注于生物学和软凝聚态物理中出现的复杂系统的建模和模拟。

计算机视觉我们对视觉信息的分析和表示感兴趣，包括对视觉场景结构的实证研究，对表示和处理该结构的数学理论的构建。

宇宙学X数据科学宇宙学X数据科学小组开发新的算法和思维方式，应用于数据集，以回答有关宇宙的基本问题。

发展动态发育动力学组结合实验，理论和计算来阐明编码基因组指令和自组织物理机制对胚胎发育的贡献。

动力学与控制在计算量子物理中心，我们正在开发利用光的量子特性来理解和控制复杂系统中的量子现象所需的概念基础、理论形式和计算工具。

银河动力银河动力学小组探索宇宙中的结构，如暗物质和恒星晕，星系盘，卫星星系和流，是如何由引力相互作用和集体动力学形成的。

星系形成星系形成小组正在开发数值工具和必要的物理见解，以了解星系如何在宇宙学背景下形成和演化。

基因组学一个极其复杂的相互作用的分子网络构成了人类生物学和疾病的基础。基因组方法为生物系统提供了一个特别有启发性的窗口，当与高级分析相结合时，我们可以学习和模拟这种复杂性。

引力波天文学探测到引力波来自合并的双黑洞GW150914，随后(可能的)双黑洞合并LVT151012、GW151226和GW170104，这意味着引力波天文学的时代即将到来。

图像与信号处理在CCM，我们开发新的计算和统计方法，以及配套的软件，用于分析大型，复杂的数据集，特别是那些来自高通量科学实验的数据集。

神经电路与算法我们的目标是了解大脑如何分析由感觉器官传输的庞大而复杂的数据集，以帮助建立人工神经系统和治疗精神疾病。

神经人工智能和几何数据分析我们的团队发展数学理论，以理解神经元如何在生物和人工神经网络中共同产生行为。我们目前的重点是通过计算神经科学和深度学习交叉的两种广泛方法来解决这个问题:

数值分析即使使用现代超级计算机，对许多科学过程进行直接数值模拟仍然是不切实际的。

行星形成行星形成组研究行星系统的起源和演化，以及恒星形成、原行星盘、系外行星和太阳系的相关问题。

量子材料什么样的排列方式可以产生具有最佳热电性能的材料，或磁性和铁电性能的组合，或高超导临界温度?

软件库CCQ的一项主要工作是开发和支持用于量子多体物理研究的高质量开源软件。制作可靠、高效和多产的软件可以加速发现，促进科学共识和可重复性。

恒星和致密天体恒星和致密天体小组开发了研究恒星生与死以及中子星和黑洞天体物理学所需的理论框架和计算方法。

神经数据的统计分析我们开发统计模型和开源计算工具，从神经数据中提取见解。我们对表征神经回路的灵活性和可变性特别感兴趣。在学习一项新技能的过程中，在高度关注或任务参与期间，或在发育和衰老期间，大型神经系统的动态是如何变化的?

系统生物学在系统生物学小组，我们正在开发新的方法来学习运行生命程序的网络。

理论与方法量子多体问题是复杂性理论的难题之一:一个直接的解决方案需要计算资源，随着待解决问题的规模呈指数级增长。