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学术报告一百五十九:时间序列和复杂网络相互表征及基于网络高阶性的传播动力学研究

时间:2021-12-17 16:22

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数学与统计学院学术报告[2021] 159

(高水平大学建设系列报告659)

报告题目: 时间序列和复杂网络相互表征及基于网络高阶性的传播动力学研究

报告人: 赵毅 教授(哈尔滨工业大学(深圳)

报告时间:20211218日(星期六)上午1000-1100

腾讯会议:804666132

报告邀请人: 陈文胜                          

报告内容:本报告围绕数据科学理论,在数据两类典型范式转换理论和高阶结构特征刻画两方面开展研究。我们提出利用拟等距同构映射的方法,建立时间序列和复杂网络等价转换的理论,并且将该转换方法扩展到多元时间序列与多层网络等价转换的情况。在此基础上,我们将多元时间序列传递熵的方法拓展到多层网络范式提出层间熵的概念,证明二者是严格等价的。由此,首次给出一般意义下多元时间序列与多层复杂网络等价转换的理论基础。针对数据存在的高阶结构,我们发展基于单纯复形获取高阶特征的代数拓扑方法,使得单纯复形保持原始系统的拓扑特性,突破现有方法在描述数据高阶特征的技术局限,以分析由数据高阶特性所带来的新的动力学特性。

报告人简历:赵毅, 哈尔滨工业大学(深圳)理学院, 教授,数学和统计学博导。现任应用数学研究中心主任。他主要研究方向包括应用动力系统、非线性时间序列分析、复杂网络和数据科学理论等。近五年来,他以通信或第一作者发表SCI论文45篇。其中,3篇论文入选ESI高被引论文。他出版了英文专著《Simplicial Complexes in Complex Systems: The Search for Alternatives》,获得国家科学技术学术著作出版基金资助。同时,他先后主持国家自然科学基金1项,广东省自然科学基金2项和深圳市孔雀计划技术创新项目1项等。2019年他因为在应用数学及数学交叉领域的贡献,当选英国数学与应用学会会士(FELLOW of IMA)。

 

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                          数学与统计学院

 

                                                20211217