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研究领域

我的主要研究领域是计算理论(和复杂性)和逻辑学， 关注隐式复杂性(将概念的逻辑复杂性与计算， 基于资源的复杂性)，特别是在新兴的计算模型上，例如 流计算、生物神经网络等. 我的第二研究领域是 人工智能，专注于机器学习.

隐式复杂性领域将概念复杂性与基于资源的复杂性联系起来. 概念复杂性定义的一个优点是它们是合乎逻辑的，而且确实如此 不参考特定的机器模型或资源，因此很容易适应 新兴的计算模型. 我过去和现在的研究一直是 研究概念复杂性，以及它们与基于资源的复杂性类的关系 通过不同的数据模型. 我计划继续研究新兴的计算模型， 特别是在一个计算模型还没有被严格的数学定义的地方 细节，比如生物现实的神经网络，DNA计算，概率 计算等.

我也对使用机器学习/数据挖掘技术来解决现实世界的问题感兴趣 问题. 此外，我对神经网络的发展很感兴趣——尤其是 生物学启发的发展.