数学与统计学院举行院士工作站（筹）学术交流活动

发布时间：2017-11-01

    10月29日至11月2号，数学与统计学院举办院士工作站　（筹）系列学术活动，本次活动分别在数学与统计学院和清华三亚数学论坛举行。活动邀请了中国科学院马志明院士、加拿大Concordia大学孙玮教授、四川大学胡泽春教授、上海交通大学张登副教授、河北师范大学王立飞副教授、广州大学蓝国烈博士、北京交通大学倪旭敏博士等三十多位专家学者对机器学习、Hunt假设、随机薛定谔方程等一些热点问题进行了深入的研讨和交流。

    报告会上，胡泽春教授在报告中介绍了他关于Hunt假设的系列成果及其最近三年关于非线性期望的若干结果。北京大学的孟琪在报告《More efficient distributed machine learning algorithms》深入浅出地介绍了利用概率方法研究机器学习理。北京交通大学倪旭敏博士在报告《Inference of Multiple-wave Admixtures by Length Distribution of Ancestral Tracks》中利用对基因混合模型的优化选择得到了比较符合历史的种族迁移的若干结论。

    自由讨论期间，参会人员进行了热烈的讨论并互相交流了关于自己研究领域的经验和见解。本次学术报告的圆满召开，加强了对理论和应用之间相互联系的重要性，开阔了海南师范大学数学与统计学院师生的学术视野，对今后的学术研究有较强的指导意义。10月29日至11月2号，数学与统计学院举办院士工作站　（筹）系列学术活动，本次活动分别在数学与统计学院和清华三亚数学论坛举行。活动邀请了中国科学院马志明院士、加拿大Concordia大学孙玮教授、四川大学胡泽春教授、上海交通大学张登副教授、河北师范大学王立飞副教授、广州大学蓝国烈博士、北京交通大学倪旭敏博士等三十多位专家学者对机器学习、Hunt假设、随机薛定谔方程等一些热点问题进行了深入的研讨和交流。

    报告会上，胡泽春教授在报告中介绍了他关于Hunt假设的系列成果及其最近三年关于非线性期望的若干结果。北京大学的孟琪在报告《More efficient distributed machine learning algorithms》深入浅出地介绍了利用概率方法研究机器学习理。北京交通大学倪旭敏博士在报告《Inference of Multiple-wave Admixtures by Length Distribution of Ancestral Tracks》中利用对基因混合模型的优化选择得到了比较符合历史的种族迁移的若干结论。

    自由讨论期间，参会人员进行了热烈的讨论并互相交流了关于自己研究领域的经验和见解。本次学术报告的圆满召开，加强了对理论和应用之间相互联系的重要性，开阔了海南师范大学数学与统计学院师生的学术视野，对今后的学术研究有较强的指导意义。10月29日至11月2号，数学与统计学院举办院士工作站　（筹）系列学术活动，本次活动分别在数学与统计学院和清华三亚数学论坛举行。活动邀请了中国科学院马志明院士、加拿大Concordia大学孙玮教授、四川大学胡泽春教授、上海交通大学张登副教授、河北师范大学王立飞副教授、广州大学蓝国烈博士、北京交通大学倪旭敏博士等三十多位专家学者对机器学习、Hunt假设、随机薛定谔方程等一些热点问题进行了深入的研讨和交流。

 报告会上，胡泽春教授在报告中介绍了他关于Hunt假设的系列成果及其最近三年关于非线性期望的若干结果。北京大学的孟琪在报告《More efficient distributed machine learning algorithms》深入浅出地介绍了利用概率方法研究机器学习理。北京交通大学倪旭敏博士在报告《Inference of Multiple-wave Admixtures by Length Distribution of Ancestral Tracks》中利用对基因混合模型的优化选择得到了比较符合历史的种族迁移的若干结论。

自由讨论期间，参会人员进行了热烈的讨论并互相交流了关于自己研究领域的经验和见解。本次学术报告的圆满召开，加强了对理论和应用之间相互联系的重要性，开阔了海南师范大学数学与统计学院师生的学术视野，对今后的学术研究有较强的指导意义。