

哥大應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)擁有應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士、碩士和博士學(xué)位,應(yīng)用數(shù)學(xué)項(xiàng)目的核心教師團(tuán)隊(duì),其中許多人在 SEAS 不同部門聯(lián)合任命,具有數(shù)學(xué)分析、偏微分方程、數(shù)值分析、概率、動(dòng)力系統(tǒng)、多尺度建模、高性能科學(xué)計(jì)算等方面的研究專長,下面托普仕zane老師給大家分享一下美國留學(xué)哥大應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)的相關(guān)內(nèi)容。
一、美國留學(xué)哥大應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)
應(yīng)用數(shù)學(xué)將數(shù)學(xué)概念和技術(shù)與科學(xué)和工程的各個(gè)領(lǐng)域聯(lián)系起來。應(yīng)用數(shù)學(xué)研究的目標(biāo)不僅是智能地應(yīng)用現(xiàn)有的數(shù)學(xué)工具和見解來解決科學(xué)問題,而且還要開發(fā)受應(yīng)用啟發(fā)和驅(qū)動(dòng)的新穎而有用的數(shù)學(xué)。隨著新的計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn),應(yīng)用數(shù)學(xué)超越了傳統(tǒng)的風(fēng)格,呈現(xiàn)出更大的重要性和新的生命力。
雖然應(yīng)用數(shù)學(xué)的跨學(xué)科性質(zhì)對(duì)其在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)中的成功至關(guān)重要,但其獨(dú)特的使命使其與所連接的領(lǐng)域不同。
與純數(shù)學(xué)家相比,應(yīng)用數(shù)學(xué)家對(duì)來自其他領(lǐng)域的問題更感興趣。
與工程師和物理科學(xué)家相比,他更關(guān)心問題的提出和解決方案的性質(zhì)。
與計(jì)算機(jī)科學(xué)家相比,他更關(guān)心近似值的準(zhǔn)確性和結(jié)果的解釋。
不用說,即使在這個(gè)專業(yè)化的時(shí)代,數(shù)學(xué)家、科學(xué)家和工程師的工作也經(jīng)常重疊。就其本質(zhì)而言,應(yīng)用數(shù)學(xué)在這種相互作用中占據(jù)了中心位置。
二、美國留學(xué)哥大應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)研究方向
應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)的核心教師團(tuán)隊(duì)具有涵蓋數(shù)學(xué)分析、偏微分方程、數(shù)值分析、應(yīng)用概率、動(dòng)力系統(tǒng)、多尺度建模、高性能科學(xué)計(jì)算以及光學(xué)和光子學(xué)應(yīng)用的數(shù)值優(yōu)化等方面的研究專長,材料科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、成像科學(xué)、生物學(xué)和氣候建模等等。托普仕老師提醒大家,相關(guān)內(nèi)容眾多,可以咨詢托普仕留學(xué)顧問
1、應(yīng)用分析與偏微分方程
這一研究領(lǐng)域的重點(diǎn)是嚴(yán)格分析物理和工程中的確定性和隨機(jī)偏微分方程的數(shù)學(xué)和數(shù)值。目前該領(lǐng)域的研究包括但不限于:
分析新型材料結(jié)構(gòu)中的波傳播,研究新型材料結(jié)構(gòu)(如金屬晶格和蜂窩結(jié)構(gòu))中拓?fù)浔Wo(hù)態(tài)的出現(xiàn)以及連續(xù)和離散等有效模型之間的關(guān)系
發(fā)展對(duì)錯(cuò)位周期性介質(zhì)和隨機(jī)擾動(dòng)介質(zhì)缺陷模式的數(shù)學(xué)理解
設(shè)計(jì)有效的計(jì)算算法以模擬不同物理環(huán)境中的邊緣狀態(tài),例如電子物理、光學(xué)和光子學(xué)
分析非線性介質(zhì)中波傳播的偏微分方程模型
非局部模型分析
PDE 逆問題的數(shù)學(xué)分析
2、用于學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué)和算法
該研究領(lǐng)域旨在發(fā)展數(shù)學(xué)理解以及有效的計(jì)算算法,以分析和學(xué)習(xí)高維數(shù)據(jù)集。該領(lǐng)域當(dāng)前的研究課題包括,例如:
分析深度 ReLU 網(wǎng)絡(luò)的逼近能力,尤其是它們減少維度災(zāi)難的能力,以及此類網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練行為
研究非局部深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)特性及其與現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)非局部模型的聯(lián)系
開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的壓縮感知方法,用于隨機(jī)微分方程系統(tǒng)解的稀疏表示
分析不同損失函數(shù)(例如基于 Wasserstein 指標(biāo)的損失函數(shù))對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果的影響
開發(fā)和實(shí)施新的優(yōu)化算法,例如隨機(jī)梯度下降方法的變體和子采樣高斯-牛頓方法,用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
3、逆問題數(shù)學(xué)與成像
該研究領(lǐng)域側(cè)重于新成像模式中出現(xiàn)的偏微分方程逆問題的理論和計(jì)算問題。目前該方向的研究課題包括:
開發(fā)具有內(nèi)部數(shù)據(jù)的橢圓偏微分方程組的反系數(shù)問題的唯一性和穩(wěn)定性理論
分析光聲分子成像中動(dòng)力學(xué)傳輸方程的數(shù)學(xué)逆問題
開發(fā)偏微分方程模型,用于復(fù)雜介質(zhì)的定量光聲成像,具有非線性物理特性,例如多光子吸收和二次諧波產(chǎn)生
為耦合雙曲和橢圓偏微分方程的多物理逆問題開發(fā)唯一性和穩(wěn)定性理論
研究逆問題和成像中的不確定性量化問題,其中不同類型的不完美信息可能對(duì)重構(gòu)量產(chǎn)生重大影響
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