广大师生:
华南理工大学“海内外优秀青年学者论坛”于2015年11月首次启动,旨在面向全球邀请拥有不同学术背景的青年才俊,围绕国际科学前沿、热点研究领域以及行业产业的技术问题等展开探讨和交流。通过这个平台,互相启迪、开拓视野,增强国际交流与合作,促进双方共同发展。
一、论坛时间
2016年3月28日
二、地点
华南理工大学五山校区4号楼数学学院4131报告厅
三、论坛议程
日期 | 时间 | 事项或议程 |
3月28日(周一)上午 | 9:00-9:30 开幕式 主持人:周胜林 |
学院领导致欢迎词 |
9:30-11:30 学术报告 (2小时) 主持人:周胜林 | 题目:一些非梯度系统中的亚稳态间的转移路径模拟 报告人:姚文琦 | |
题目:Finding the largest singular value of a tensor and its applications to tensor completion 报告人:杨宇宁 |
欢迎广大师生参加!
华南理工大学数学学院
2016年3月23日
附:
1. 一些非梯度系统中的亚稳态间的转移路径模拟
报告人:姚文琦
报告摘要:
对于梯度动力系统,鄂维南、任维清教授等人提出的弦方法(stringmethod)以及相关衍生方法都可以根据系统的势准确找到系统亚稳态间的转移路径以及路径通过的鞍点。然而实际的动力系统几乎都是非梯度的,对于这一类系统,Wentzell-Freidlin基于大偏差理论估计了转移路径的概率分布,并且由鄂维南,任维清教授等人运用在寻找非梯度系统的最小作用路径的工作中,即最小作用方法(minimumaction method,MAM)。运用这个方法,我们对一些流体问题中(包含日本黑潮,材料的超疏水现象)多亚稳态共存的现象进行了研究,并且找到了亚稳态间的最小作用转移路径,从而估计出亚稳态间转移这一类小概率事件发生的概率。最小作用方法是一种独立于具体系统的方法,不可避免的具有一定局限性,例如积分区间的有限长度近似引进的误差不可估算,如何有效的估计初始路径也会给模拟带来实际的困难。启发于刚性动力模型,我们考虑扰动流体系统的“流体粒子”模型,将该近似模型归纳入Langevin梯度系统并且准确估计出该近似模型亚稳态之间的转移路径。这一工作的意义在于,它避免了MAM繁重的计算量,使得得到的近似模型可以使用适用于梯度系统的stringmethod进行高效以及稳健的计算。
报告人简介:
姚文琦,1987年9出生,博士。2009年在华中科技大学获得学士学位,2014年在北京大学获得博士学位。2014年至今在新加坡国立大学数学系做博士后。姚文琦长期从事分子动力学在微电子领域的应用和相关理论的研究,以及多稳态流体模型的建模以及模拟工作。目前的主要研究兴趣包括扰动多相流体系统,半导体散射理论及数值方法,移动接触线问题等。在计算物理(Journalof Computational Physics), 物理化学(Journalof Chemical Physics), 科学计算(Journalof Scientific Computing) 等应用以及算法类杂志发表多篇论文。
2. Finding the largest singularvalue of a tensor and its applications to tensor completion
报告人:杨宇宁
报告摘要:
A tensor is a multi-way array. Theconcept of singular values of a tensor is a natural generalization ofthose of a matrix. In this talk, we will review the definition ofsingular values of a tensor, and introduce some methods thatattemptto compute the largest singular value of a tensor. Then, wewill show how the problem of finding the largest singular value of atensor can be applied to tensor completion, a problem that infers apossibly low rank tensor from its partial observations.
报告人简介:
杨宇宁,男,1984年12月出生,博士。分别于2007年,2010年及2013年在南开大学获得理学学士,理学硕士及理学博士学位。2013年至2016年于比利时鲁汶大学电子工程系做博士后,导师为Prof.Johan Suykens, IEEEFellow。杨宇宁主要的研究方向为多重线性代数(张量),最优化理论及算法,数据科学与机器学习。目前研究兴趣集中在张量分解,张量特征值与奇义值的性质,求解算法及分析,以及基于张量的优化模型及其在机器学习中的应用。在包括美国工业与应用数学学会系列期刊SIAMJournal onMatrix Analysis and Applications和SIAMJournal on Optimization,IEEE系列的IEEETransactions on Neural Networks and Learning Systems,以及NeuralComputation 和Journalof Machine LearningResearch在内的世界一流应用数学和机器学习期刊上发表论文多篇。曾获2011年教育部博士研究生学术新人奖,2015年天津市优秀博士学位论文。目前参与国家自然科学基金(及青年基金)3项。