报告承办单位: 数学与统计学院

报告题目: Modeling studies of the transmission and spread of African Swine Fever in China

报告人姓名: 朱怀平

报告人所在单位: 加拿大York大学

报告人职称/职务及学术头衔: 教授

报告时间:2019年4月16日下午16：00—17：00

报告地点:理科楼A419

报告人简介: 朱怀平，2000年获加拿大蒙特利尔大学数学博士学位，后在滑铁卢大学，佐治亚理工学院从事博士后研究工作，目前为约克大学应用数学教授和约克研究中心主任。他的研究兴趣包括动力系统和希尔伯特的第16个问题、分支理论和应用、数学生物学、气候变化建模和影响研究。他发展了预防和控制蚊媒疾病和其他传染病的数学模型、理论、方法和工具。朱怀平教授在数学及生物数学的国际顶级或高水平期刊上累计发表文章100多篇。解决了著名的希尔伯特第16问题关于幂零图周期重数有限性的问题，是目前这一领域国际最著名专家之一，在国际著名的微分方程杂志发表了单篇长达112页论文。多次组织举办了动力系统分支理论以及应用、生物数学、气候变化以及影响等学术会议，并先后在重要国际会议做特邀报告20余次。作为项目负责人获得加拿大国家创新基金(CFI)，国家工程和自然科学基金会(NSERC)，加拿大健康研究院（CIHR），加拿大公共卫生部，安大略省卫生部，安大略省环境部、科技部等资助。2003年获加拿大国家创新基金会基础创新奖，2007年获安大略省青年科学研究奖。

报告摘要：African Swine Fever (ASF) has been spreading in China since August of 2018.   Using data and observations from some endemic sites, I will present some of our preliminary modeling studies of the transmission dynamics of the spread of ASF in the country. The control strategies will be assessed and compared.

报告承办单位: 数学与统计学院

报告题目：无穷维动力系统吸引子相关问题

报告人: 孙春友

报告人所在单位: 兰州大学

报告人职称/职务及学术头衔: 教授、博士生导师，教育部新世纪优秀人才支持计划、国家优秀青年科学基金获得者

报告时间：2019年4月18日(星期四) 上午10:00-11:00

报告地点: 理科楼A419

报告人简介: 孙春友，兰州大学教授、博士生导师, 1999年本科毕业于云南大学数学系；2002年、2005在兰州大学获得基础数学硕士、博士学位；2005.7—2007.6在中科院应用数学所做博士后；2011年晋升为教授。2008.5-2008.7由DAAD资助访问德国Frankfurt大学；2009.4-2010.3访问美国Chicago大学；2010.12-2011.1访问波兰Silesia大学和Wroclaw大学。2015年获国家优秀青年科学基金，2011年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。孙教授主要从事无穷维动力系统、非线性分析、偏微分方程方面的研究，主持国家自然科学基金项目4项。发表学术论文50余篇，多篇论文发表在研究领域的主要期刊上，如《Transactions of the American Mathematical Society》，《Journal of Differential Equations》，《SIAM Journal on Applied Dynamical Systems》，《Proceedings of the Royal Society of Edinburgh》。

报告摘要：这次报告主要将介绍无穷维动力系统吸引子相关研究的部分动机和进展，并以弱耗散波方程为例，结合我们近期的部分工作介绍基本理论在应用时的困难和问题。

报告承办单位:数学与统计学院

报告内容：Criteria on the existence and stability of pullback exponential attractors and their application

报告人: 杨志坚

报告人所在单位: 郑州大学

报告人职称/职务及学术头衔: 教授、博士生导师，河南省跨世纪学术、技术带头人, 河南省数学会常务理事.

报告时间：2019年4月19日(星期五) 下午3:00-4:00

报告地点: 理科楼A419

报告人简介:杨志坚，郑州大学数学系教授（二级）, 博士生导师, 河南省跨世纪学术、技术带头人, 河南省数学会常务理事. 郑州大学理学博士、日本九州大学数理学博士. 主要从事非线性偏微分理论及其应用和无穷维动力系统研究。现任美国《Mathematical Reviews》评论员，《Journal of Partial Differential Equations》编委，河南省高校数学教学指导委员会副主任。主要研究来自物理、力学和量子力学中的非线性发展方程及所对应的无穷维动力系统的长时间行为。在具有不同类型阻尼的Kirchhoff型方程、具p-拉普拉斯型非线性应变的波动方程、Boussinesq型方程、指数吸引子的存在性等方面都做出了重要的研究成果。主持、完成多项国家自然科学基金和河南省自然科学基金项目。

报告摘要 : In this talk, we are concerned with the existence and stability of pullback exponential attractors for a non-autonomous dynamical system.  (i) We propose two new criteria for the discrete dynamical system and continuous one, respectively. (ii) By applying the criteria to the non-autonomous Kirchhoff wave models with structural damping and supercritical nonlinearity, we construct a family of pullback exponential attractors which are stable with respect to perturbations.

报告承办单位:数学与统计学院

报告内容: Trajectory attractor and trajectory statistical solution for the 3D globally modified Navier-Stokes equations

报告人: 赵才地

报告人所在单位: 温州大学

报告人职称/职务及学术头衔: 教授、硕士生导师，温州大学应用数学研究所所长，温州大学瓯江特聘教授(新湖学者) , 浙江省“新世纪151人才工程”第二层次和温州市“新世纪551人才”第一层次。韩国全南大学应用数学方向兼职博导

报告时间：2019年4月19日(星期五) 下午4:15-5:15

报告地点: 理科楼A419

报告人简介: 赵才地, 博士，教授，硕士生导师，温州大学应用数学研究所所长，温州大学学术委员会委员，温州大学瓯江特聘教授(新湖学者)。长期从事非线性发展方程和无穷维动力系统方面的研究。已主持完成3项国家级自然科学基金项目，一项中国博士后科学基金和2项浙江省自然科学基金。以第一且通讯作者在 《J. Differential Equations》、《Nonlinearity》、《中国科学》等国内外主流数学物理杂志上发表学术研究论文60余篇，其中被SCI收录50余篇；以第二完成人获浙江省自然科学三等奖1项。2012年入选浙江省“新世纪151人才工程”第二层次和温州市“新世纪551人才”第一层次。2016年被评为韩国全南大学应用数学方向兼职博导。

报告摘要： In this talk, we first prove the existence and regularity of the trajectory attractor for a three-dimensional system of globally modified Navier-Stokes equations. Then we use the natural translation semigroup and trajectory attractor to construct the trajectory statistical solutions in the trajectory space. In our construction the trajectory statistical solution is an invariant Borel probability measure, which is supported by the trajectory attractor and is invariant under the action of the translation semigroup. As a byproduct of the regularity of the trajectory attractor, we obtain the asymptotic regularity of the trajectory statistical solution in the sense that it is supported by a set in the trajectory space in which all weak solutions are in fact strong solutions.