2023春季毕业论文内容简介

发布者：杜雅倩发布时间：2022-11-21浏览次数：2058次

课程代码	教师	时间	内容介绍
MATH130136.01	陈文斌	三 3-5 [1-14]	毕业论文讨论侧重偏微分方程计算或者金融模型的计算，希望学生能有一定编程能力和保证一定的学习时间。
MATH130136.02	东瑜昕	二 9-11 [1-14]	微分几何讨论班内容介绍：将讨论欧氏空间中各种曲线、曲面的几何性质、分类及构造等。
MATH130136.03	梁振国	一 6-8 [1-14]	主要研读Faou和Raphael题为On weakly turbulent solutions to the perturbed linear Harmonic oscillator的文章，老师会讲部分章节，学生讲余下的章节。毕业设计主要对该文的结果加以改进或者对不同的扰动的位势函数加以研究，期待不同的解的增长。对学生的要求：需要有一定哈密顿力学基础和数理方程基础。
MATH130136.04	许明宇	三 6-8 [1-14]	主题：集中不等式。深入研读集中不等式的一些(中英文)书籍与相关文献，学习集中不等式有关的理论知识，并讨论其与在统计物理与高维概率论中的应用。
MATH130136.05	李荣敏	五 3-5 [1-14]	需修过寿险精算数学或非寿险精算数学。
MATH130136.06	吴宗敏	三 6-8 [1-14]	讨论分数次导数,及分数次导数在生命过程中的应用。
MATH130136.07	王天宇	四 6-8 [1-14]	研读机器学习、随机决策、智能博弈相关方向的前沿论文，并对相关问题进行探索。
MATH130136.08	卢文联	五 3-5 [1-14]	研读深度学习关键文献，掌握基本原理、模型与算法，以及基于Pytorch的模型实现，并指导学生完成一个基于具体数据和简单应用场景的神经网络建模、训练、调优与部署，作为毕业论文。
MATH130136.09	陆帅	三 3-5 [1-14]	本学期毕业设计课程将集中研究数学物理反问题的反边值问题计算方法及理论分析，包括线性及非线性反位势问题等。
MATH130136.10	秦振云	三 6-8 [1-14]	结合机器学习和神经网络算法处理情感认知相关的心理大数据，根据国内外最新的研究进展，通过采集多模态的生理和心理数据，具体包括表情、声音、步态、眼动、脑电等，结合数学建模和机器学习方法，建立一套针对情感、认知、心理的复杂大数据进行科学、量化分析的方法系统。
MATH130136.11	石磊	三 11-13 [1-14]	本学期讨论班的内容主要关于机器学习中的随机梯度算法以及深度学习中的一些高维逼近论问题。
MATH130136.12	王珺	三 6-8 [1-14]	利用Nevanlinna理论，来研究复域上的微分方程和差分方程的亚纯解存在性及其解析性质.我们首先学习Nevanlinna理论的基本知识，然后就最新相关文献，选取一些专题进行讨论，寻找合适问题，并最终完成论文。
MATH130136.13	魏益民	二 3-5 [1-14]	本学期讨论班的内容主要关于包括: 大规模矩阵计算中的随机算法研究及其在数据科学的应用。
MATH130136.14	吴新明	二 3-5 [1-14]	本讨论班主要讨论PDE数值求解方法，包括有限差分、有限元、谱方法、DG等，并讨论其在一些具体的前沿问题，包括边值问题以及特征值问题求解中的应用。
MATH130136.16	许亚善	四 6-8 [1-14]	借助优化的数学工具，基于现实的博弈、控制、金融问题，加以研究分析并提出理性的解决方案。
MATH130136.17	杨卫红	一 6-8 [1-14]	本讨论班分为两个方向：1 学习和研究机器学习中的一些经典算法，利用已有的 Python 软件包进行计算。2 讨论流形优化中的理论和算法。
MATH130136.18	田学廷	三 3-5 [1-14]	本讨论班主要选取混沌动力系统（例如Smale马蹄、符号系统、区间映射如【0，1】区间上的映射2x mod1等）的一些普遍性规律进行学习，尝试将一些理论实现到更为广泛的动力系统框架下或一些新发展的代表性例子中。具体地，可以从周期轨道逼近、轨道的回复性与稠密性、轨道的Birkhoff平均、测度熵函数的半连续性与中间熵、拓扑熵与其各种变形、分布混沌与Li-Yorke混沌、系统的遍历性、混合性、可扩性及其变形与符号扩充、双曲性与Lyapunov指数的连续性、拓扑压与平衡态存在唯一性、物理测度与Sinai-Ruelle-Bowen测度等课题中选择某个内容（有一定基础的学生也可以选择前沿课题），针对其研读部分相关文章或书籍章节后对系统的复杂性规律开展进一步探究。
MATH130136.19	袁小平	一 6-8 [1-14]	利用数学分析和线性代数以及常微分方程的初等知识研究一些初等但重要的常微分方程的解的动力学性质。论文主要根据学生兴趣在以下领域选其一：（1）生物数学中的应用（传染病、捕食者、人口模型。探索：竞争与收割）；（2）电路理论中的应用（RLC电路、李纳德方程、范德坡方程的极限环。探索：神经动力学）；（3）天体力学中的应用（二体问题、开普三大经验定律、中心构型（Smale的问题）。探索：量子力学系统的经典极限）；（4）混沌（符号动力系统、Smale马蹄。探索：立方混沌、Chua电路等）。参考书：Hirsch-Smale-Devaney著《微分方程、动力系统与混沌导论》（人民邮电出版社）。
MATH130136.20	张德志	四 6-8 [1-14]	1）智能SLAM小车与深度学习算法实践 2）AGV小车二维码导航 3）3D打印机OTA控制试验 4）量子遗传小波神经网络在资本数据上应用
MATH130136.21	郭坤宇	三 6-8 [1-14]	泛函分析是研究无穷维空间上的学问，本讨论班就泛函分析的一些经典问题展开讨论。如：Hahn-Banach延拓定理， Baire纲定理等。这些基本定理是泛函分析的基石，在泛函分析及数学的其他分支中具有基本的重要性。我们将讨论Baire纲定理、Hahn-Banach延拓定理的各种版本及其在测度论、群论、凸集几何及运筹优化等问题中的应用。
MATH130136.22	章嘉雯	五 3-5 [1-14]	主要就几何群论和粗几何中的几个经典性质和对象进行研究学习，根据同学们的兴趣选择：（1）群的体积增长与Grigorchuk群；（2）顺从性与Banach-Tarski悖论；（3）Gromov双曲性；（4）膨胀图。
MATH130136.23	高卫国	四 6-8 [1-14]	研读与深度网络相关的算法与数学理解，包括生成对抗网络的构造，深度网络的表示能力等。
MATH130136.24	张云新	三 1-3 [1-14]	本讨论班主要就细胞生物学相关的数学问题展开研究。主要涉及以下内容：分子马达的性质及工作机制；细胞内货物的运输规律与方法；细胞的离子通道问题；基因的转录与翻译：基因调控等。希望对交叉学科感兴趣，特别是对相关的生物物理问题感兴趣的同学参加该讨论班。
MATH130136.25	赵冬华	四 3-5 [1-14]	根据同学的各自兴趣，主要可供选择研究题如下：1．金融时间序列、计量经济学建模。2. 人工智能和机器学习算法及应用。3．数字信号（声音、图像）处理。4.常微分方程模型理论分析。
MATH130136.26	华波波	五 6-8 [1-14]	讨论流形上的椭圆方程和热方程，研究曲率条件下调和函数、热核等的分析性质，并用来证明流形的几何、拓扑性质。
MATH130136.27	张静	三 6-8 [1-14]	本学期讨论班主要涉及以下内容：随机微分方程及其在金融中的应用；金融衍生品的定价及对冲；深度学习算法在金融市场中的应用等。
MATH130136.28	肖体俊	五 6-8 [1-14]	主要研究几类非线性方程解的存在唯一性、正则性、稳定性及渐近性。
MATH130136.31	张淑芹	二 3-5 [1-14]	主要是研读统计学习中一些问题的模型及计算方法，包括无监督学习中的数据降维、聚类及有监督学习中的逻辑回归方法等。通过研读这些文章及应用它们到一些实际数据，我们试图来发现里面存在的一些问题，并寻找改进的方法。
MATH130136.32	张奇	四 3-5 [1-14]	同学们自主选择并研读随机控制或金融数学的经典论文，并将理论应用于实际问题。
MATH130136.33	Elie Francis AIDEKON	五 3-5 [1-14]
MATH130136.34	陈猛	六 1-1 [1-14]	在学习并掌握代数几何的基本技术和方法的基础上，通过阅读代数曲面的相关文献，寻找一些开放性的问题集中研究，取得创新成果。
MATH130136.35	吴河辉	六 3-5 [1-14]	研究课题涵括图论与组合的相关问题，例如图的染色，图的圈长问题，随机图，组合结构的计数问题等。
MATH130136.36	黄耿耿	五 6-8 [1-14]	椭圆型偏微分方程及应用。
MATH130136.37	林伟	五 6-8 [1-14]	主要研读有关复杂系统、网络动力学、智能学习相关的文章与专著，就相关前沿问题开展本科生能够进行的建模、计算等方面的研究工作，并撰写本科论文。
MATH130136.38	范恩贵	一 3-5 [1-14]	同学可根据自己的兴趣，选择如下专题之一作为毕业论文：1．双线性导数及其应用。2. Dbar导数及其应用。3.反散射理论及其应用。4．Riemann-Hilbert方法和孤立子解。5. 李群在偏微分方程中应用。
MATH130136.39	雷震	六 1-1 [1-14]	PDE前沿基础理论，需较强的分析基础。
MATH130136.40	李春贺	六 1-1 [1-14]	研读生物网络中的随机分析理论相关文献，并就系统生物学中的重要问题开展建模计算研究。
MATH130136.41	李颖洲	三 6-8 [1-14]	根据兴趣，研读与机器学习、量子计算、计算化学、EDA等相关的文章与专著，就相关问题开展建模、计算、分析等方面的研究。
MATH130136.42	李金凤	四 3-5 [1-14]	结合自身兴趣进行选择，主要研读投资策略、风险管理、金融衍生品定价等方面的相关文献，在掌握原理及方法的基础上，就实际问题进行模型优化或实证分析。