学术报告:Most Probable Transition Pathways in Stochastic Dynamical Systems

编辑: 陈亮君    发布时间:2019-06-14    次点击

报告人:段金桥 教授,博导(美国伊利诺理工学院)
时间:2019年6月14日下午17:00-18:30                
地点:数学系713室
联系人:袁利国


报告人简介:段金桥,美国伊利诺理工学院(Illinois Institute of Technology)应用数学系教授、博导、随机动力系统与非线性动力系统实验室主任。研究方向为随机动力系统与非线性动力系统的理论与应用;随机偏微分方程理论与应用;随机现象与复杂现象的刻画与诠释;数据驱动的数学建模;以及数学与其它学科的交叉研究。为国际知名的随机分析专家,曾任美国国家纯粹与应用数学所副所长(Institute for Pure and Applied Mathematics, www.ipam.ucla.edu),曾获得欧洲地球物理学会青年科学家论文奖,是中国科学院海外杰出学者基金获得者、国家自然科学基金委杰出青年基金(B类)获得者。在世界数学一流杂志上发表多篇研究论文,多次应邀在重要的国际学术会议上作大会报告. 他现任国际著名学术期刊Stochastics and Dynamics杂志管理编辑、Interdisciplinary Mathematical Sciences 主编。


报告摘要:Dynamical systems arising in engineering and science are often subject to random fluctuations. The noisy fluctuations may be Gaussian or non-Gaussian, which are modeled by Brownian motion or α-stable Levy motion, respectively. Non-Gaussianity of the noise manifests as nonlocality at a “macroscopic” level. Stochastic dynamical systems with non-Gaussian noise (modeled by α-stable Levy motion) have attracted a lot of attention recently. The non-Gaussianity index α is a significant indicator for various dynamical behaviors. 
   The speaker will present recent work on most probable transition pathways between metastable states, for stochastic dynamical systems with non-Gaussian Levy noise. This is joint work with Ying Chao.


欢迎广大师生参加!


数学与信息学院
2019年6月14日


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