课程列表
主讲教师:Bernhard Keller 人气:1956 更新时间: 2021年01月31日 报告人简介:BernhardKeller是巴黎大学教授、中国科学技术大学客座教授、著名代数学家,在微分分次理论、丛理论以及Hochschild同调理论中均做出了奠基性的学术成果。Keller教授是法国科学院“索菲·热尔曼”2014年度大奖得主、法国大学研究院资深成员、挪威皇家科学通讯院士、比利时安特卫普大学荣誉博士、国际数学家大会ICM邀请报告人以及美国数学会会士。BernhardKeller任国际知名杂志AdvancesinMathematics以及ForumofMathematicsPi编委。 主讲教师:Bernhard Keller 人气:1964 更新时间: 2021年01月31日 报告人简介:BernhardKeller是巴黎大学教授、中国科学技术大学客座教授、著名代数学家,在微分分次理论、丛理论以及Hochschild同调理论中均做出了奠基性的学术成果。Keller教授是法国科学院“索菲·热尔曼”2014年度大奖得主、法国大学研究院资深成员、挪威皇家科学通讯院士、比利时安特卫普大学荣誉博士、国际数学家大会ICM邀请报告人以及美国数学会会士。BernhardKeller任国际知名杂志AdvancesinMathematics以及ForumofMathematicsPi编委。 主讲教师:曹培根 人气:1552 更新时间: 2021年01月31日 摘要:Inthistalk,wewilltalkaboutsomepropertiesofd-compatibilitydegreeofclusteralgebras.Wewillusesomecombinatorialinformationonahexagontoanalogizethecombinationsofclusteralgebras,andusethenumberofcrossingsbetweentwodiagonalsofthehexagontoanalogizethed-compatibilitydegreeofclusteralgebras.ThistalkisbasedonajointworkwithProfessorFangLi. 主讲教师:杨红霞 人气:2860 更新时间: 2021年01月06日 阿里巴巴资深算法专家杨红霞博士学术报告会题目:认知图谱时间:2020年12月30日15:15-16:30地点:科大西区科技实验楼西楼118会议室 主讲教师:谢俊逸 人气:2856 更新时间: 2021年01月04日 摘要:代数动力系统是由多项式定义的动力系统。我们介绍怎样通过次数增长来测量代数动力系统的复杂性以及它与拓扑或算数复杂性之间的关系。 主讲教师:陈长汶 人气:2888 更新时间: 2020年12月31日 报告摘要:TheworldwideflourishingoftheInternetofThings(IoT)inthepastdecadehasenablednumerousnewapplicationsthroughtheinternetworkingofawidevarietyofdevicesandsensors.Morerecently,visualsensorshaveseentheirconsiderableboomingbecausetheyusuallycapableofprovidingricherandmoreversatileinformation.InternetworkingoflargescalevisualsensorshasbeennamedInternetofVideoThings(IoVT).IoVThasitsownuniquecharacteristicsinsensing,transmission,storage,andanalysis,whichareessentiallydifferentfromconventionalIoT.ThesenewcharacteristicsofIoVTareexpectedtoimposesignificantchallengestoexistingtechnicalinfrastructures.Inthistalk,anoverviewofrecentadvancesinvariousfrontsofIoVTwillbeintroducedandabroadrangeoftechnologicalandsystemchallengeswillbepresented.Thistalkwillalsooutlinefivemajorapplicationareas. 主讲教师:苏中根 人气:3538 更新时间: 2020年12月31日 摘要:Normalapproximationisarguablyrecognizedasoneofthemostwidelyusedtoolsintheoreticalprobabilityandappliedstatistics.AlotofpowerfulmethodsandtrickshavebeensuccessfullydevelopedinestablishingnormalapproximationsforvariousstatisticssincetheclassicdeMoivreandLaplacecentrallimittheoremwasprovedintheearly19thcentury.InthistalkIshallbrieflyreviewsomerecentadvancesonnormalapproximationsforlineareigenvaluestatisticsinrandommatrixtheory.Incontrasttotheclassiccentrallimittheoremsforsumsofi.i.d.r.v.’s,oneusuallyrequiresthetestfunctionfsatisfiesacertainstrongregularity(smoothness)conditioninthestudyoflineareigenvaluestatistics,sayPni=1f(λi),wheretheλiareeigenvaluesofarandommatrix.Whattestfunctionisgoodseemstodependheavilyonthetricksusedintheargument. 主讲教师:邱宇 人气:2764 更新时间: 2020年12月31日 摘要:WediscusstherelationsbetweenvariousCalabi-Yaucategoriesofgentletypeandtheirtopologicalrealizations.ThisisajointworkwithIkedaandZhou. 主讲教师:苏中根 人气:2607 更新时间: 2020年12月31日 摘要:InthistalkIwillfirstreviewapowerfulmethod—Steinmethodinthestudyofconvergencerateofrandomvariablestonormallaws,andthenapplytheSteinmethodtonormalapproximationsoflineareigenvaluestatistics.ThislatterpartisbasedonarecentworkbyLambert,Ledoux,Webb(2020) |
讲座专家
|