ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Prof. Mikkel Thorup - "Hash functions: bridging the gap from theory to practice."

Автор: AiM Lab

Загружено: 2026-02-07

Просмотров: 5

Описание: We were super excited to host Prof. Mikkel Thorup from the University of Copenhagen, who visited us and delivered a Distinguished Lecture on 22 December 2025 at the School of Computing and Information Systems (CIS), The University of Melbourne.

Seminar Title: Hash functions: bridging the gap from theory to practice

Abstract:
Hash functions are used everywhere in computing, e.g., hash tables, sketching, dimensionality reduction, sampling, and estimation. Abstractly, we like to think of hashing as fully-random hashing, assigning independent hash values to every possible key, but essentially this requires us to store the hash values for all keys, which is unrealistic for most key universes, e.g., 64-bit keys. In practice, we have to settle for implementable hash functions, and often practitioners settle for implementations that are too simple in that the algorithms ends up working only for sufficiently random input. However, the real world is full of structured/non-random input. For simplistic hash functions that often work very well in tests with random input, error events that should never happen in practice happen with way too high probability.

Over the last decade there has been major developments in simple-to-implement tabulation-based hash functions offering strong theoretical guarantees, so as to support fundamental properties such as Chernoff bounds, Sparse Johnson-Lindenstrauss transforms, and fully-random hashing on a given set w.h.p. etc. I will discuss some of the principles of these developments and offer insights on how far we can bridge from theory (assuming fully random hash functions) to practice (needing something that can actually implemented efficiently).

Bio:
Prof. Mikkel Thorup has a D.Phil. from Oxford University from 1993. From 1993 to 1998 he was at the University of Copenhagen. From 1998 to 2013 he was at AT&T Labs-Research. Since 2013 he has been back as Professor at the University of Copenhagen. He is currently a VILLUM Investigator heading Center for Basic Algorithms Research Copenhagen (BARC). Mikkel is a Fellow of the ACM and of AT&T, and a Member of the Royal Danish Academy of Sciences and Letters. He is co-winner of the 2011 MAA Robbins Award in mathematics and winner of the 2015 Villum Kann Rasmussen Award for Technical and Scientific Research, which is Denmark's biggest individual prize for research. More recently he was co-winner of the 2021 AMS-MOS Fulkerson Prize and an ACM STOC 20-year test of time award. Mikkel's main work is in algorithms and data structures, where he has worked on both upper and lower bounds. Recently one of his main focusses has been on hash functions unifying theory and practice. Mikkel prefers to seek his mathematical inspiration in nature, combining the quest with his hobbies of bird watching and mushroom picking.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Prof. Mikkel Thorup - "Hash functions: bridging the gap from theory to practice."

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Prof. Shang-Hua Teng -

Prof. Shang-Hua Teng - "Proper Learnability and the Role of Unlabeled Data and Regularization"

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

SIG - Performance and scale 2026-02-19

SIG - Performance and scale 2026-02-19

S13 E02: Epstein Files & Twitter: 2/22/26: Last Week Tonight with John Oliver

S13 E02: Epstein Files & Twitter: 2/22/26: Last Week Tonight with John Oliver

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Nicolai Kraus — From Hedberg's theorem to truncation elimination and two-level type theory

Nicolai Kraus — From Hedberg's theorem to truncation elimination and two-level type theory

Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час

Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час

ЦЕНЫ ЖКХ УЛЕТАЮТ В КОСМОС/ МАССОВОЕ ЗАКРЫТИЕ БИЗНЕСА В РОССИИ/ ВЕРХОВНЫЙ СУД УДАРИЛ ПО ТРАМПУ. Милов

ЦЕНЫ ЖКХ УЛЕТАЮТ В КОСМОС/ МАССОВОЕ ЗАКРЫТИЕ БИЗНЕСА В РОССИИ/ ВЕРХОВНЫЙ СУД УДАРИЛ ПО ТРАМПУ. Милов

Понимание GD&T

Понимание GD&T

ИИ-агенты — кошмар для безопасности? Разбираемся с OpenClaw

ИИ-агенты — кошмар для безопасности? Разбираемся с OpenClaw

ЛИПСИЦ: ИНТЕРВЬЮ ЕВГЕНИЮ КИСЕЛЕВУ 21.02.2026

ЛИПСИЦ: ИНТЕРВЬЮ ЕВГЕНИЮ КИСЕЛЕВУ 21.02.2026

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Мир AI-агентов уже наступил. Что меняется прямо сейчас

Мир AI-агентов уже наступил. Что меняется прямо сейчас

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Epigenetic inheritance - health and lifestyle across the generations

Epigenetic inheritance - health and lifestyle across the generations

Трампу запретили тарифы / Возврат доллара на Мосбиржу / Трансфер из OpenClaw в OpenAI

Трампу запретили тарифы / Возврат доллара на Мосбиржу / Трансфер из OpenClaw в OpenAI

КЛАССИЧЕСКАЯ МУЗЫКА ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ🌿 Нежная музыка успокаивает нервную систему 22

КЛАССИЧЕСКАЯ МУЗЫКА ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ🌿 Нежная музыка успокаивает нервную систему 22

Если завтра США начнет войну в Иране | Илия Куса, Николай Фельдман

Если завтра США начнет войну в Иране | Илия Куса, Николай Фельдман

Итерация — GCSE Высшая математика

Итерация — GCSE Высшая математика

Adaptix vs Pydantic: или почему код на Python может работать быстро? / Python Mentor Podcast #3

Adaptix vs Pydantic: или почему код на Python может работать быстро? / Python Mentor Podcast #3

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]