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【学术视频】第六届复杂系统统计物理与数学国际研讨会 | 北京邮电大学兰岳恒教授

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发表于 2020-12-29 17:16:34 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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| 兰岳恒

题   目:Reduction of continuous symmetry and its application in nonlinear PDEs报告人:兰岳恒单   位:北京邮电大学时   间:2020-01-16地   点:华侨大学

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报告提纲

Proposed a new reduction scheme for continuous symmetry based on topology.
The new technique is successfully applied to the KSe with a translational symmetry and the CGLe with both a translational and a rotational symmetry.
In the CGLe, the transition route to the phase and the defect chaos is discussed based on topology of the solution.
  • Future directions


    个人简介

    兰岳恒,教授,本科毕业于北京大学,博士学位在佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)获得。先后在国内外多个著名大学学习和工作过,有丰富的学科交叉研究经历。主要从事非线性科学、统计物理、生物物理、复杂系统等方面的研究工作,注重基本理论方法的发展和与实验紧密结合的应用。当前在北京邮电大学理学院工作,同时担任科学通报(China Science Bulletin)的编委,也是多个国际著名杂志的审稿人。
    会议简介


    会议题目:第六届复杂系统统计物理与数学国际研讨会(SPMCS2020)
    会议时间:2020-01-14会议地点:厦门主办方:华侨大学
    The 6th International Workshop on Statistical Physics and Mathematics for Complex Systems (SPMCS 2020) held at Huaqiao University, Xiamen, China, January 14-18, 2020. SPMCS has begun in Le Mans (France) in 2008, and then has been held in Wuhan (China) in 2010, Kazan (Russia) in 2012, Yichang (China) in 2014, and Wuhan (China) in 2017. The primary aim of this workshop series is to offer a forum to the researchers of complex systems science for having discussions and exchanging ideas and information about the latest developments in the relevant fields.

    —— ——往期精彩回顾—— ——【学术视频】第六届复杂系统统计物理与数学国际研讨会 | 华中师范大学李炜教授:The deep learning of non-equilibrium directed percolation model
    【学术视频】第六届复杂系统统计物理与数学国际研讨会 | 中科院物理所张潘研究员:Phase transitions and optimal algorithms in the semi-supervised classifications in graphs
    【学术视频】第六届复杂系统统计物理与数学国际研讨会 | 香港科技大学王國彝教授:Multisensory integration and predictive information in neural systems
    【学术视频】第六届复杂系统统计物理与数学国际研讨会 | 华侨大学郑志刚教授:A statistical view on synchronization in coupled oscillators
    【学术视频】第六届复杂系统统计物理与数学国际研讨会 | Qiuping Wang of ESIEA-Paris: Implementation of the principle of least effort for Zipf's law

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