报告一：在一般区域中接近Sobolev临界指数的Henon问题

时间：2019年11月10日上午8：30-9：00

地点：星际电子在线|中国有限公司官网14楼 学术报告厅

报告人：李本鸟

报告人简介：李本鸟，澳大利亚新英格兰大学博士后。2019年于新英格兰大学获得博士学位。主要研究二阶椭圆方程扰动问题的爆破解存在性和唯一性。

内容摘要：

报告二：组合中的Hopf代数

时间：2019年11月10日上午9：00-9：30

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报告人：李舒啸

报告人简介：约克大学博士，约克大学/香港浸会大学博士后，研究方向为基础数学，主要研究代数组合学中的Hopf代数

内容摘要：代数组合学中一个十分重要的方向是Hopf代数。Hopf代数是一个向量空间与两种运算：乘法和余乘。许多组合结构上都可以定义Hopf代数，包括洗牌代数（shuffle algebra），对称函数（symmmetric functions），置换群的表示（representations of symmetric groups）等。我们将介绍Hopf代数的基本性质，然后讨论几个具体例子，研究它们的乘法公式，对极映射，自对偶，偏序，以及peak algebra。

报告三：欧拉多项式和超越统计量

时间：2019年11月10日上午9：30-10：00

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报告人：韩斌

报告人简介：法国里昂第一大学博士

内容摘要：Stembridge的公式通过二次变换相连置换peak多项式和descent多项式 .用排列的cyclic peak 和 excedance 来考虑这个公式. 通过考虑基于 excedance 优化的欧拉多项式, 我们证明一系列由置换统计得出的多项式。 我们的方法包括置换枚举技术, 其中包括从置换到Laguerre histories 的经典双射，组合生成函数的连分式展开.

报告四：外形约束下的贝叶斯非参估计

时间：2019年11月10日上午10：15-10：45

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报告人：庞丽雪

报告人简介：荷兰代尔夫特理工大学 博士

内容摘要：在统计推断中，一个基本的问题是根据观察到的数据找到合适的概率模型。贝叶斯统计假定数据和未知参数都服从某些概率分布，也就是先验，所有的推断都基于后验分布。如果未知参数的维数是无穷维的，我们称之为非参。贝叶斯非参估计（BNP）有着广泛的适用性和计算方法的可行性。在这个报告中，我们主要介绍在外形约束或者说不完全数据下的贝叶斯非参数估计。通过回顾一些常用的BNP方法，并将其应用到三个模型上，主要结果包括给出后验分布的渐近一致性以及收缩率，以及如何从后验分布中抽样的算法。

报告五：求解非局部问题的一种准确且高效的数值方法

时间：2019年11月10日上午10：45-11：15

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报告人：赵 微

报告人简介：赵微博士于2018年于马克斯普朗克复杂技术系统动力学研究所获得博士学位，当前作为博士后在香港城市大学建筑与土木工程系进行计算数学与湍流燃烧的交叉学科的研究。研究的领域主要包括：偏微分方程数值解，无网格径向基函数方法，快速算法，以及非局部问题等等，相关的结果发表在AMC,CMA,以及AMM等国际期刊上。

内容摘要：

由于空间导数在不连续处不存在，基于偏微分方程的数学建模方法不适于描述多裂缝和带跳跃的问题。近些年来迅速发展的非局部理论为不连续问题提供了更为广义的建模方法。在该理论下，经典的偏微分方程模型中的空间导数被积分型算子所取替，该积分行算子被称为非