报告题目1：动力系统中的遍历优化、热力学机制与重分形分析初探

报告人：张一威教授，安徽理工大学数学与大数据学院、中科大-安理工数学基础科学中心

报告时间：2026年4月15日（周三）10:00-12:00

报告地点：20-308

报告摘要：在本次演讲中，我将简要介绍动力系统与分形几何研究中的遍历优化、热力学形式与重分形分析三个相互联系课题的主要内容，并简要总结目前这些课题的若干公开问题及近期研究进展。

报告人简介：张一威本科毕业于浙江师范大学，硕士毕业于华东师范大学，博士毕业于英国Exeter大学。他的研究工作集中在拓扑动力系统和遍历论及其在实际模型中的应用。目前在Inventiones mathematicae、Journal of the European Mathematical Society、Proceeding of the London Mathematical Society、Mathematische Annalen、Advance in Mathematics、Annales de l'Institut Henri Poincare、International mathematics research notice、‌Biophysical Journal‌、The Astrophysical Journal等期刊上发表论文30余篇。

报告题目2：Data-driven approaches for learning and modelling dynamic transition in neuron diseases

报告人：林聪萍副研究员，华中科技大学数学与统计学院、数学中心

报告时间：2026年4月15日（周三）10:00-12:00

报告地点：20-308

报告摘要：We consider three different patterns of domino-like seizure onset in Idiopathic Generalized Epilepsy (IGE) and present a novel approach to classification of seizures. We use a phenomenological model of seizure onset with heterogeneous coupling and node properties, and show that in combination they generate a range of domino-like onset patterns observed in the IGE seizures. We further explore the individual contribution of heterogeneous node dynamics and coupling by interpreting in-vitro experimental data in which the speed of onset can be chemically modulated.

We also explored a dynamic mode decomposition(DMD)-based approach together with optimal delay embedding time to reconstruct and predict the time evolution of acceleration signals, and introduced a triple index based on DMD to predict and classify FoG.

报告人简介：林聪萍本科、硕士均毕业于浙江师范大学，博士毕业于英国Exeter大学。她的研究工作主要集中在‌系统生物数学‌与‌计算生物数学‌领域，致力于数据驱动的数学建模及非平衡统计物理研究。她在国际主流学术期刊上发表了多篇高水平论文，涵盖‌Nature Communications‌、‌Scientific Reports‌、‌Biophysical Journal‌、The Astrophysical Journal等刊物。

邀请人：动力系统与非线性分析研究所