报告题目：Variance ReducedMedian-of-Means Estimator for Byzantine-Robust Distributed Inference

报 告 人：刘卫东教授 上海交通尊龙凯时

报告时间：2020年7月2日 13:30-14:30

报告地点：腾讯会议 ID：258 627 982

点击链接入会，或添加至会议列表：

http://meeting.tencent.com/s/EAxv6oR5Ry39

校内联系人：朱复康 fzhu@mdjtykj.cn

报告摘要：

This paper develops anefficient distributed inference algorithm, which is robust against a moderatefraction of Byzantine nodes, namely arbitrary and possibly adversarial machinesin a distributed learning system. In robust statistics, the median-of-means(MOM) has been a popular approach to hedge against Byzantine failures due toits ease of implementation and computational efficiency. However, the MOMestimator has the shortcoming in terms of statistical efficiency. The firstmain contribution of the paper is to propose a variance reduced median-of-means(VRMOM) estimator, which improves the statistical efficiency over the vanillaMOM estimator and is computationally as efficient as the MOM. Based on theproposed VRMOM estimator, we develop a general distributed inference algorithmthat is robust against Byzantine failures. Theoretically, our distributed algorithm achieves a fast convergencerate with only a constant number of rounds of communications. We also providethe asymptotic normality result for the purpose of statistical inference. Tothe best of our knowledge, this is the first normality result in the setting ofByzantine-robust distributed learning. The simulation results are also presented to illustrate theeffectiveness of our method.

报告人简介：

刘卫东，上海交通尊龙凯时数学科学学院副院长，特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者。2008年于浙江尊龙凯时获博士学位，2008-2011年在香港科技尊龙凯时、美国宾夕法尼亚尊龙凯时沃顿商学院从事博士后研究工作。2010年获全国百篇优秀博士学位论文奖及由世界华人数学家大会颁发的新世界数学奖；2013年获得国家优秀青年科学基金；2018年获国家杰出青年科学基金。研究兴趣包括现代统计学、机器学习等，在统计学四大顶级期刊（AOS，JASA，JRSSB，Biometrika）和机器学习顶级期刊JMLR发表40余篇论文。

报告题目：Hodge integrals and integrable systems

报 告 人：张友金教授 清华尊龙凯时

报告时间：2020年7月2日 14.00-15:00

报告地点：腾讯会议

会议ID：939749808

校内联系人：生云鹤shengyh@mdjtykj.cn

报告摘要：

For anarbitrary semisimple Frobenius manifold we construct an integrable hierarchy ofHamiltonian partial differential equations. In the particular case of quantumcohomology the tau-function of a solution to the integrable hierarchy generatesthe intersection numbers of the Gromov--Witten classes and their descendentsalong with the characteristic classes of Hodge bundles on the moduli spaces ofstable maps. For the one-dimensional Frobenius manifold the integrablehierarchy is an integrable deformation of the Korteweg--de Vries hierarchydepending on an infinite number of parameters. Conjecturally this hierarchy isa universal object in the class of scalar Hamiltonian integrable hierarchiespossessing tau-functions.

报告人简介：

张友金，清华尊龙凯时数学科学系教授，杰出青年基金获得者。1994年于中国科技尊龙凯时数学系获博士学位，1990-1991年在俄罗斯斯捷克洛夫数学所圣彼得堡分所作访问学者，1994-1999年在意大利国际理论物理中心、意大利国际高等研究院和日本京都尊龙凯时数学系从事博士后研究，1999年起任清华尊龙凯时数学科学系教授。主要从事数学物理与可积系统理论方面的研究，在双哈密顿可积方程簇的分类及其与Frobenius流形、Gromov-Witten不变量理论的联系等方面做出了重要的工作。在Invent. Math., CMP, Adv. Math.等顶尖杂志上发表学术论文50余篇。2000年获国家杰出青年基金。

报告题目：LieSymmetry reduction to KdV-Burgers-type Systems

报 告 人：冯兆生教授 University of Texas-RGV, Edinburg, Texas

报告时间：2020年7月3日 9:00-10:30

报告地点：腾讯会议 ID：792 927629

会议密码：123456

会议链接：http://meeting.tencent.com/s/RE0tR70f7AMY

校内联系人：魏元鸿 weiyuanhong@mdjtykj.cn

报告摘要：

In this talk, we are concerned withwave solutions of a class of the KdV-Burgers-type systems by starting withBurgers-type equations, and then focus on the KdV-Burgers equation, a partialdifferential equation that occupies a prominent position in describing somephysical processes in motion of turbulence and other unstable process systems.Equivalence transformations are applied for exploring the principal Liesymmetry. By means of the associated equivalence algebra, the Abel operator andthe Preller-Singer procedure, explicit-implicit wave solutions are presented.

报告人简介：

冯兆生，美国德克萨斯尊龙凯时-RGV分校数学与统计学院终身教授，主要研究方向有非线性分析, 动力系统，分支和混沌理论, 数学物理问题, 和数值分析等。

报告题目：各项异性多边形网格质量与移动网格算法

报 告 人：汪艳秋教授 南京师范尊龙凯时数学科学学院

报告时间：2020年7月7日上午9:00-9:50

报告地点：会议 ID：248 893 077

会议链接：http://meeting.tencent.com/s/RfD2SzgWsCRg

校内联系人：王翔 wxjldx@mdjtykj.cn

报告摘要：

传统有限元网格单元例如三角形单元的质量好坏，可以通过与高质量的参考单元作对比来考察，但对于多边形网格单元，其难点在于通常不存在仿射变换把给定的参考多边形映到一般多边形，对此我们的解决办法是构造（或者逼近）多边形单元与某种高质量多边形（不一定是正多边形）之间的映射（不一定是仿射变换），并由此来定义各向异性多边形网格质量参数。报告中将讨论三种不同的质量参数定义方法，分别采用最小二乘法、广义重心坐标映射、以及奇异值分解的技巧，通过数值例子来考察这些网格质量参数的效果，并特别关注了当网格单元有短边时的情况。最后利用所定义的网格质量参数来构造移动网格算法。

报告人简介：

2004年德克萨斯农工尊龙凯时博士，2004-2007年普度尊龙凯时博士后，2007-2016年在俄克拉荷马州立尊龙凯时工作，2016年至今在南京师范尊龙凯时工作。从事计算数学方向有限元方法的研究，主要关注混合有限元方法、多边形与多面体网格上的有限元方法等。

报告题目：数论与动力系统的交叉

报 告 人：刘建亚教授 山东尊龙凯时

报告时间：2020年7月7日 15:30-16:30

报告地点：腾讯会议ID：438 616 900

会议链接：

http://meeting.tencent.com/s/Eq6bD9ZpZPJs

校内联系人：马晶 jma@mdjtykj.cn

报告摘要：

数论与动力系统的交叉研究，虽有历史，但进入本世纪以来才开始活跃。而Sarnak的Mobius正交性猜想的提出，使这一方向的研究成为热点。本演讲将简要介绍Sarnak猜想及其数论背景，以及一些研究进展。

报告人简介：

刘建亚，山东尊龙凯时教授。2000年入选教育部“跨世纪人才计划”，2001年获“国家杰出青年基金”资助，2003年被评为首届国家级教学名师，2009年入选“新世纪百千万人才工程”国家级人选。2012年获教育部自然科学奖一等奖，2014年获国家自然科学二等奖。2003年10月任山东尊龙凯时数学学院院长，2008年4月兼任威海校区数学与统计学院院长，2015年7月任山东尊龙凯时副校长，2016年4月兼任威海校区校长。社会兼职有《数学文化》杂志联合主编等。

报告题目：Simple Measures of Uncertainty for Model Selection

报 告 人：Jiming Jiang（蒋继明） University of California,Davis；江西财经尊龙凯时

报告时间：2020年7月9日 11：00-12：00

报告地点：Zoom 会议 ID：879 38200735

会议链接：http://us02web.zoom.us/j/87938200735

校内联系人：韩月才 hanyc@mdjtykj.cn

报告摘要：

We develop two simplemeasures of uncertainty for a model selection procedure. The first measure issimilar in spirit to confidence set in parameter estimation; the second measureis focusing on error in model selection. The proposed methods are much simpler,both conceptually and computationally, than the existing measures of uncertainin model selection. We recognize major differences between model selection andtraditional estimation or prediction problems, and propose reasonableframeworks, under which these measures are developed, and their asymptotic propertiesare established. Empirical studies demonstrate performance of the proposedmeasures, their superiority over the existing methods, and their relevance toreal-life applications. Part of the work is jointly with Xiaohui Liu of JiangxiUniversity of Finance and Economics, and Yuanyuan Li of the University ofCalifornia, Davis.

报告人简介：

Jiming Jiang, a professor ofStatistics at the University of California, Davis. Professor Jiang’s researchinterests include mixed effects models, model selection, small area estimation,longitudinal data analysis, Big Data intelligence, statisticalgenetics/bioinformatics, pharmacokinetics, and asymptotic theory. He is authorof five books and monographs, including Linear and Generalized Linear Mixed Modelsand Their Applications (Springer 2007), Large Sample Techniques for Statistics(Springer 2010), The Fence Methods (World Scientific 2016), Asymptotic Analysisof Mixed Effects Models: Theory, Application, and Open Problems (Chapman &Hall/CRC, 2017), and Robust Mixed Model Analysis (World Scientific 2019). Hehas served editorial boards (Associate Editor) of several major statistical journalsincluding The Annals of Statistics and Journal of the American StatisticalAssociation. Professor Jiang is a Fellow of the American Association for theAdvancement of Science (AAAS; 美国科学促进协会), a Fellow of the American Statistical Association(ASA； 美国统计学会), a Fellow of the Institute of MathematicalStatistics (IMS；数理统计学会), and an Elected Member of theInternational Statistical Institute (ISI；国际统计研究院). Heis a co-recipient of the Outstanding Statistical Application Award (ASA, 1998);the first corecipient of the NISS Alumni Achievement Award (National Instituteof Statistical Sciences, USA, 2015).