ĐT: (024) 37664679   Email: khoacntt@utc.edu.vn

khoacntt@utc.edu.vn

Rèn luyện SV|Đăng nhập|VI / EN

Logo Trường Đại học Giao thông vận tảiKHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TINTrường Đại học Giao thông vận tải

Giảng viên cao cấp · Bộ môn Toán và Khoa học dữ liệu

PGS.TS. Nguyễn Văn Kiên

PGS.TS. Nguyễn Văn Kiên

Giảng viên cao cấp · Bộ môn Toán và Khoa học dữ liệu

PGS.TS. Nguyễn Văn Kiên

Hướng nghiên cứu chính

  • Không gian hàm có độ trơn hỗn hợp
  • Phép nhân các hàm
  • Phương trình đạo hàm riêng
  • Mạng nơ-ron sâu
  • Lý thuyết xấp xỉ

Quá trình đào tạo

Thông tin đang được cập nhật.

Quá trình công tác

Thông tin đang được cập nhật.

Hoạt động nghiên cứu

Thông tin đang được cập nhật.

Công bố khoa học

25 công bố

Bài báo quốc tế thuộc danh mục WoS22
  1. 01

    Nguyen Van Kien. Optimality conditions for change of variable operators in Sobolev spaces with mixed derivatives. Analysis Mathematica, 0 (2026).

  2. 02

    Nguyen Van Kien. Hilbert numbers of Sobolev spaces with mixed smoothness in the sup-norm. Advances in Operator Theory, 11 (2025).

  3. 03

    Nguyen Van Kien. Pseudo s-numbers of embeddings of Gaussian weighted Sobolev spaces. Journal of Approximation Theory, 309 (2025).

  4. 04

    Nguyen Van Kien. Analyticity of parametric elliptic eigenvalue problems and applications to quasi-Monte Carlo methods. Complex Variables and Elliptic Equations, 69 (2024).

  5. 05

    Dinh Dung, Nguyen Van Kien. Optimal numerical integration and approximation of functions on Rd equipped with Gaussian measure. IMA Journal of Numerical Analysis, 44 (2024).

  6. 06

    Dinh Dung, Pham Thanh Duong, Nguyen Van Kien. Deep ReLU neural network approximation in Bochner spaces and applications to parametric PDEs. Journal of Complexity, 79 (2023).

  7. 07

    Nguyen Van Kien, Nguyen Van Dung. Best n-Term Approximation of Diagonal Operators and Application to Function Spaces with Mixed Smoothness. Analysis Mathematica, 48 (2022).

  8. 08

    Nguyen Van Kien, Nguyen Van Dung, Winfried Sickel. s-Numbers of embeddings of weighted Wiener algebras. Journal of Approximation Theory, Volume 279 (2022).

  9. 09

    Dinh Dung, Nguyen Van Kien. Deep ReLU neural networks in high-dimensional approximation. Neural Networks, 142 (2021).

  10. 10

    Nguyen Van Kien. Greedy algorithms and Kolmogorov widths in Banach spaces. Journal of Approximation Theory, 251 (2020).

  11. 11

    Markus Bachmayr, Robert Scheichl, Nguyen Van Kien, Ivan G. Graham. Unified Analysis of Periodization-Based Sampling Methods for Matern Covariances. SIAM Journal on Numerical Analysis, 58 (2020).

  12. 12

    Markus Bachmayr, Nguyen Van Kien. Identifiability of Diffusion Coefficients for Source Terms of Non-Uniform Sign. Inverse Problems and Imaging, 13 (2019).

  13. 13

    Nguyen Van Kien, Robert J. Kunsch, Glenn Byrenheid. Monte Carlo methods for uniform approximation on periodic Sobolev spaces with mixed smoothness. Journal of Complexity, 46 (2018).

  14. 14

    Nguyen Van Kien, Winfried Sickel. On a Problem of Jaak Peetre Concerning Pointwise Multipliers of Besov Spaces. Studia Mathematica, 243 (2018).

  15. 15

    Nguyen Van Kien, Mario Ullrich, Tino Ullrich. Change of Variable in Spaces of Mixed Smoothness and Numerical Integration of Multivariate Functions on the Unit Cube. Constructive Approximation, 46 (2017).

  16. 16

    Nguyen Van Kien. Gelfand numbers of embeddings of mixed Besov spaces. Journal of Complexity, 41 (2017).

  17. 17

    Nguyen Van Kien, Winfried Sickel. Isotropic and dominating mixed Lizorkin - Triebel spaces - a comparison. Analysis Mathematica, 43 (2017).

  18. 18

    Nguyen Van Kien, Winfried Sickel. Pointwise Multipliers for Besov Spaces of Dominating Mixed Smoothness - II. Science China Mathematics, 60 (2017).

  19. 19

    Nguyen Van Kien, Winfried Sickel. Pointwise multipliers for Sobolev and Besov spaces of dominating mixed smoothness. Journal of Mathematical Analysis and Applications, 452 (2017).

  20. 20

    Nguyen Van Kien. Weyl and Bernstein numbers of embeddings of Sobolev spaces with dominating mixed smoothness. Journal of Complexity, 36 (2016).

  21. 21

    Nguyen Van Kien. Bernstein numbers of embeddings of isotropic and dominating mixed Besov spaces. Mathematische Nachrichten, 288 (2015).

  22. 22

    Nguyen Van Kien, Winfried Sickel. Weyl numbers of embeddings of tensor product Besov spaces. Journal of Approximation Theory, 200 (2015).

Bài báo quốc tế khác1
  1. 01

    Nguyen Van Kien, Winfried Sickel. Isotropic and dominating mixed Besov spaces - a comparison. Contemporary Mathematics, AMS, 693 (2017).

Bài báo trên các tạp chí khoa học quốc gia1
  1. 01

    Nguyễn Văn Kiên, Đinh Dũng, Mai Xuân Thảo. Computation complexity of deep ReLU neural networks in high-dimensional approximation. Tạp chí Tin học và Điều khiển học, 37 (2021).

Báo cáo tại hội nghị quốc gia/quốc tế1
  1. 01

    Nguyễn Văn Kiên, Nguyễn Anh Ngọc, Dư Thị Thu Trang, Phạm Thành Dương. Xấp xỉ phương trình đạo hàm riêng phụ thuộc tham số bằng mạng neuron sâu. Hội thảo về Giảng dạy và Nghiên cứu khoa học cơ bản năm 2024 (2024).

Sách (Giáo trình, sách tham khảo, sách chuyên khảo)

  • Nguyen Van Kien, Dinh Dung, Christoph Schwab, Jakob Zech. Analyticity and sparsity in uncertainty quantification for PDEs with Gaussian random field inputs. Springer (2023).

Tham gia đề tài, nhiệm vụ KH&CN

  • 2025

    T2025-CB-009

    Xấp xỉ các hàm trong không gian Sobolev có trọng có độ trơn hỗn hợp

  • 2023 – 2024

    B2023-CTT-08

    Xấp xỉ phương trình đạo hàm riêng ngẫu nhiên hoặc phụ thuộc tham số bằng mạng neuron sâu và các bài toán có số chiều rất lớn liên quan

  • 2022

    T2022-CB-009

    Xấp xỉ tốt nhất bằng n số hạng các hàm trong không gian có độ trơn hỗn hợp

  • 2020 – 2023

    102.01-2020.03

    Xấp xỉ tín hiệu với số chiều rất lớn có đầu vào ngẫu nhiên và mạng neuron sâu

Bằng sáng chế, giải pháp hữu ích

Thông tin đang được cập nhật.

Giải thưởng khoa học công nghệ

  • Giải thưởng công trình Toán học xuất sắc năm 2023. Thuộc Chương trình trọng điểm quốc gia phát triển Toán học giai đoạn 2021 đến 2030 (2023)
  • Giải thưởng công trình Toán học năm 2020. Của Chương trình trọng điểm quốc gia phát triển Toán học giai đoạn 2010-2020 (2020)
  • Giải thưởng công trình toán học năm 2018. Của Chương trình trọng điểm quốc gia phát triển Toán học giai đoạn 2010-2020 (2018)

Công tác hướng dẫn luận văn/luận án

Thông tin đang được cập nhật.