<kbd id="s2sgwfmi"></kbd><address id="8oo028p1"><style id="9psuv4fx"></style></address><button id="sb3qto1j"></button>

          跳过导航

          数学科学

          数学座谈会

          二千零二十分之二千零十九

          二千零十九分之二千零十八

          约会时间扬声器标题/摘要

          周五,9月14日

          下午3:00 - 下午4点

          在Mac 

          博士。维吾尔族克阿卜杜拉

          数学科学系

          十大外围足彩网站 

          标题: 乳腺癌检测通过电阻抗成像和椭圆偏微分方程的最佳监测 - 研究邀请

          抽象: 在此通话我要加以讨论恢复Calderon的基础上对给定一个电流电极,电极的边界电压的测量在体内张量的导电性和潜在的逆电阻抗断层成像(EIT)的问题或问题。 EIT逆问题呈现根据实验事实,乳房恶性肿瘤的电导率是从组织的导电率通常显着不同的乳腺癌检测的有效的数学模型。我要去引入数学逆EIT问题如在的Sobolev-Besov空间框架,其中,所述电张量的导电性和边界电压参数的控制和成本有功能的PDE最佳约束控制问题的模型是的常态偏角从电极图案和边界鉴于电流电极边界电流从测量电压。状态矢量是所述第二阶椭圆PDE的散度型的溶液对于混合诺伊曼/循环型边界条件下有界测系数。上在Besov空间中设置的最佳控制Fréchet可微的存在一些最近的结果,在2D情况下制定了Frechet可梯度I,最优性条件,以及广泛的数值分析的推导通过在Banach空间执行梯度法将他提出。随着谈话会结束的一些重大问题,开放的制定和未来前进的观点。 

          周五,10月5日

          下午3:00 - 下午4点

          在Mac

          博士。 yalchin efendiev

          数学系

          Texas A&M University 

          标题: 在多尺度模拟数据集成

          抽象: 在这次讲座中,我将讨论多尺度模拟几个数据集成技术。我会给将要使用的概念多尺度模拟的简要概述。这些技术是专为多尺度问题,当粗网格不能解决规模和对比度。我将描述多尺度和粗化方法之间的关系。我将介绍三个数据集成技术。第一个,贝叶斯多尺度建模,将采样基函数和合并的数据。在第二种方法中,我们将使用深度学习技术来设计和修改数据和非线性的存在现有的多尺度方法。

           周五,10月12日

          下午3:00 - 下午4点

          在Mac

           博士。亚历山大Tamasan

          数学系

          佛罗里达中部大学

          标题: 电流密度基于阻抗成像(CDII)

          抽象: 在此通话将目前我混合IISC,其中主体是导电性的,以从电流密度场的大小的一种回收的逆问题。物理上,我们使用在MRI机器从边界中产生的电流密度场之间的连接,与磁化的内部测量。基本概念是,首先恢复的电压电势,这解决了一个广义1-拉普拉斯。参与解决数学方法ESTA问题结合起来,从黎曼几何几何测度论着,并触摸了一些代数拓扑的想法。 

           周五,2月22日

          下午3:00 - 下午4点

          在Mac

           博士。本杰明·F。埃克斯

           

          数学系 & Statistics

          空军技术学院

          标题:  渐近数字和为行波的modulational不稳定性。

          抽象:  定期行波模型水波光谱稳定性问题考虑。光谱的结构由共振相互作用理论的角度讨论。 modulational渐近展开被用来预测在频率振幅空间不稳定性的位置。这些预测解释在[1]的数值结果。渐近结果列于潜在流动方程[2]以及模型弱非线性[3]提出。所述预测是渐近到modulational光谱的比较直接数值模拟的结果。

          引用

           [1] Nicholls的,大卫P,用于行驶水波。奇异性和稳定性的光谱数据, 流体力学杂志, 624 (2009),339-360。

          阿克斯[2],本杰明F。,周期波在深水中行进的modulational不稳定性, 物理学d:非线性现象, 300 (2015),26-33。

          [3]阿克斯,本杰明F。和卢斯基,保罗一个中,对于波包孤立波所产生从毛细管重力流动的模型方程, 在应用数学研究, 122 (2009),249-274。

          周五,4月12日

          下午3:00 - 下午4点

          在Mac

          亚当prinkey

          数学科学系

          十大外围足彩网站

          标题:   湍流过滤随着吸收的非线性双退化抛物方程的定性分析

          抽象:  ESTA谈话礼物的接口,并将接口附近,在无穷远处为双退化非线性动荡过滤随着吸收的抛物线方程解的局部渐近的进化完全分类的 ut=(|(Um)x|P-1(Um)x)x-Buβ。非线性偏微分方程上述模型是表达具有非线性与慢依赖扩散度梯度扩散竞争的关键示例 (mp>1) 或快 (0 非线性区和状态依赖性反应 (b>0) 力。 IF接口是有限的,其可以扩大,缩小,或者作为结果保持静止的界面附近的扩散和反应方面的竞争的,表达在参数方面 米,P,B, 和β,和近STI支持的初始功能的渐进性。在传播的原因和接口扩散无限速度的快速扩散方式强支配不存在。在所有的情况下,我们证明了有限的接口随着接口和局部解精度达常系数明确的提法。我们证明在无穷远在所有情况下的本地解决方案随着传播的无限速度的显渐近。所述resulrs的证明是基于重新调节为非线性偏微分方程和吹胀技术律的界面附近的溶液的渐近的标识,施工使用特殊的比较定理在不规则结构域具有特征边界的曲线障碍。

           周五,4月19日

          下午3:00 - 下午4点

          在Mac

           博士。罗伯特·塔尔伯特

          数学系

          大河谷州立大学

           标题: 在理论上翻转学习和实践的数学

          抽象: 翻转学习是一个模型教学中,学习者获得新的思路,通过引导和结构化的自我学习之前活动小组会议,允许显著更注重在主题班会更高级的主题,通过挑战协作完成的主动学习任务支付第一次接触。翻转学习相结合的教程与案例研究方法,随着现代技术和以证据为基础的教学实践的优良传统,以帮助创建所有的学习者非常有效的学习环境。在这次讲座中,我们将追查翻转学习的起源,目前本作翻转的框架基于学习的自我决定理论,并说明从数学课程现实生活中的例子来应用。 

           周五,4月26日

          下午3:00 - 下午4点

          在Mac

          罗比波托

          数学科学系

          十大外围足彩网站

           

          标题:在系统生物学参数识别

          抽象:系统生物学是一门新兴交叉学科领域积极之间生物学和应用数学的基础上,治疗生物系统的概念作为一个整体是超过实体,其相互关联的部分的总和。一个系统生物学的主要目标是揭示,理解,并通过发展预测属性,根据实验数据,这样的数学模型。在许多情况下,系统生物学的预测模型是由非线性微分方程的大系统来描述。的系统,例如定量鉴定需要的逆问题上的系统参数的识别的解决方案。 ESTA论文探讨逆问题为非线性微分方程普通(颂)在系统生物学所产生的系统的三维有限的一组参数的识别。两种数值的方法被实现。第一种方法结合庞特里亚金优化或贝尔曼的拟线性敏感性分析和吉洪诺夫正规化的想法。该方法适用于各种生物模型:如经典的Lotka-Volterra的系统,双稳态开关模型在基因调控网络中,基因调节和repressilator模型从合成生物学。数值结果并应用到实际的数据证明了二次收敛。该方法被证明是系统生物学的适度规模模型非常有效。该研究结果发表在最近的一篇文章中 数学生物科学,305(2018),133-145。到地址适应和系统生物学的方法的变形例是通过嵌入于灵敏度分析交错校正的方法所追求的大规模模型的方法的可扩展性,并通过提高多目标优化这使得该方法的应用到大型与模型实际上基于多个数据集,可能与局部和噪声测量不可识别的参数。经修改的方法应用于由8所赋36非线性的两个未知参数和输入参数控制建模三步途径的基准模型。数值结果说明几何收敛用最小的数据集和每个用最小的数据集五次测量。该方法是非常强大对于局部和噪声测量,并在所需数量的用于每个系统部件的测量计。 Tikhonov正则化参数的最优选择显着改善收敛速度,收敛精度和算法的范围。软件包 qlopt 这两种方法都被用于开发并张贴在github上。 MATLAB amigo2包是用来证明利用 qlopt 最受欢迎以上方法/软件:如 lsqnonlin, fminconNL2SOL.

           

           

              <kbd id="qo4z0hlx"></kbd><address id="npttsnou"><style id="6oicgiq7"></style></address><button id="xg27kkgg"></button>