学术报告预告

作者: 时间:2017-07-04 点击数:


                                    数学与系统科学学院学术报告预告

 

时间:201776星期四  15:00-17:30

 

地点:工业中心605

 

报告一

报告人:庾建设

庾建设教授简介广州大学教授,博士生导师。庾建设教授是应用微分方程领域中的著名中青年专家,是国家百千万人才工程第一、二层次人选,是国家杰出青年基金获得者,主持过2项国家自然科学基金重点项目,曾多次担任国家自然科学基金委员会学科组评委,是多项国际学术会议学术委员主席和多个国际学术期刊的编委。

报告题目Modelling Wolbachia insfection dynamics in mosquitoes via

impulsive difference equations

内容摘要:Mathematical models making use of difference equations had played an instrumental role in determining the release threshold for Wolbachia fixation in nonover lapping populations in laboratory. Inspired by its great potential to eliminate the mosquito-borne diseases. Our question is: If a batch of Wolbachia-infected mosquitoes are released in a laboratory cage, how will the infection frequency in the cage change? Intuitively, we might expect that the frequency always increases. This is, to our surprise, not always the case. Our analysis depends on impulsive difference equations and shows that there is a threshold frequency, denoted by x**,such that the monotonicity of the infected frequency is closely associated with the relation between the previous frequency and x**..

 

                                         

报告二

报告人:胡延庆

教授简介胡延庆,中山大学副教授,研究生导师(博士生、硕士生)。2011年毕业于北京师范大学系统科学学院,获得系统理论方向理学博士学位,并获得北京市优秀博士论文奖;2011-2015年西南交通大学数学学院任教。2011-2013年纽约城市大学Levich Institute 访问学者,博士后。瑞士弗莱堡大学、以色列BarIlan大学、美国波士顿大学访问学者。

    近几年主要从事数学、物理学和信息科学交叉性学科方面的研究, 主要利用渗流理论研究社交网络上的信息传播、基础设施网路的级联失效、NP问题的解空间结构和大脑网络的结构特征,并取得了一系列具有一定影响力的研究成果。在Nature Physics, Phys. Rev. Lett., Phys. Rev. X, Phys. Rev. EPNAS 等国际顶级和主流权威期刊上发表SCI检索论文近40余篇

 

报告题目Local Determines Global: Identification and Quantification of

Influential Spreaders in Large Scale Social Networks

(局部决定整体---识别和量化大规模社交网络中的超级传播者)

 

内容摘要:衡量和优化含有大数据量的在线社交网络的传播影响力对于设计高效的病毒管控策略显得尤为重要。由于社交网络上病毒的传播是全局性的,通常我们认为,衡量节点的影响力及优化病毒传播需要知道整个网络结构。然而,如果将传播过程映射为统计物理学中边上的渗流问题,我们发现,在许多随机传播事件中,信息传播仅在两个彼此严格分离的阶段发生:要么是带有少量影响力节点的局部传播;要么是相对初始传播者而言,是固定尺寸子网络上的全局性传播,我们可以基于被感染节点的尺寸规模这一少量信息来严格区分这两个阶段。因此,衡量任意节点对整个网络的全局影响力时,并不需要事先知道全局网络的结构信息,而是依据它感染网络中其他节点的多少这一局部特征来精确测量。这种思想促使我们设计了一个关于如何选择最优初始传播者的高效算法,其时间复杂度为常数,与网络尺寸无关,这种算法得出的结果非常接近于真实的最优值。值得指出的是,此处所涉及到的理论及其算法也适用于其他大规模的传播问题,如世界范围内的流行病控制等。

 

 

 

报告三

报告人:周展

周展教授简介广州大学教授、博士生导师,教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队带头人,广东省千百十人才工程省级培养对象,广州市“121人才梯队工程后备人才,中国数学会理事。先后主持长江学者和创新团队发展计划2项、国家自然科学基金6项、高等学校博士点基金2项及教育部优秀青年教师资助计划等科研项目多项。作为负责人,获广州市首批建设科研创新学术团队。近年来发表高水平科研论文60多篇,其中SCI收录50多篇。先后获得湖南省科技进步一等奖、湖南省自然科学优秀论文一等奖、第五届秦元勋数学奖、广东省高等学校“千百十人才培养工程”第六批先进个人。

报告题目Homoclinic solutions for discrete nonlinear Schrödinger 

            equations

内容摘要:In this talk, we will establish some new sufficient conditions on the existence of homoclinic solutions for some discrete nonlinear Schrödinger equations, especially the existence of homoclinic solutions with both components are not zero are obtained for some coupled discrete nonlinear Schrödinger systems. Numerical simulations are displayed in the last part of the talk.

 

欢迎老师、同学们参加!

 

          数学与系统科学学院

           2017.07.04


地址:广州市天河区中山大道西293号 广东技术师范大学数学与系统科学学院(510665)  电话:020-36540569、38265770 邮箱:sky@gpnu.edu.cn