• 2021年上海理工大學 “生物數學與動力系統”學術研討會

    發布者:王丹瓊發布時間:2021-11-25瀏覽次數:2807


    為了交流生物數學與動力系統的最新研究成果和發展動態,促進我校與國內外相關領域專家的學術交流與合作,決定舉辦“生物數學與動力系統學術研討會”學術研討會。會議圍繞生命科學、理論生態等領域的實際問題,深入探討數學、統計學與數據科學最新成果在生物醫學和突發性傳染病等系統理論研究中的重要作用,通過問題驅動的理論研究促進生物數學、生物信息學和大數據科學的理論發展,提升采用統計與計算方法分析處理突發傳染病、生態學等領域實際數據的能力,為廣大師生提供一個交流和學習的平臺,歡迎屆時參加。



    承辦團隊:“生物數學與動力系統”課題組

    會議時間:20211126

    會議地點:上海理工大學 學校視頻會議一教232

    組織委員會:

    宇振盛  孟寶全  宋永利  婁 潔  趙佃立  陸秋君  原三領

    會務組成員:

    樊亞莉  張 伏  王 娟  彭偉敏  段西超  馬紀英   李琳琳

    聯系方式:

    段西超 13122367350EmailEast China Normal University (華東師範大學)

    摘 要:對於一個給定的實數$x\in (0,1)$, 我們考慮一類單參數的康托集合族$C_\lambda $, 變動該參數$\lambda $使得$x\in C_\lambda $. 我們討論這樣的參數$\lambda $的性質.


    Bifurcations in Recurrent Neural Network Involving Transcendental Functions

    Weinian Zhang (張偉年)

    Sichuan University (四川大學)

    Abstract: In this talk we investigate bifurcations of a three-node recurrent neural network, in which the transcendental function tanh(x) and its iterates are involved. Those functions make computation so complicated that one hardly determine the number and distribution of all equilibria. We give a method to ignore the classic routine of discussion but display their saddle-node, pitchfork, and Hopf bifurcations.


    異質性傳染病動力學模型與應用

    Jing’an Cui (崔景安)

    Beijing University of Civil Engineering and Architecture(北京建築大學)

    摘 要:傳染病爆發的基本再生數與最終規模問題的研究對於傳染病的傳播與控製非常重要。針對異質的多種群傳染病模型探討基本再生數與最終規模的關系,應用於一些傳染病案例與免疫策略的研究。


    Dynamic Modeling of COVID-19

    Zhen Jin (靳 禎)

    Shanxi University (山西大學)

    Abstract: The outbreak of the Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) epidemic began since last December that has spread the fastest, caused the most extensive infections and has a huge impact on the safety of human life. Dynamical modelling is one of the useful methods to reveal the transmission rule of COVID-19 spread which is based on the internal transmission mechanism and can dynamically predict the future trend according to the current information. In the talk, we will introduce some of the transmission dynamics models of COVID-19 under intervention: homogeneous mixed dynamics model, network dynamics model, and household dynamics modelWe also evaluated isolation and other interventions measures.

     

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