Blog – Seminar Toan Hoc

Ban tổ chức:

1. Lê Quang Nẫm (Nam Q. Le), Đại học Indiana, Bloomington, Indiana, USA. Website: https://nqle.pages.iu.edu/
2. Trần Vĩnh Hưng (Hung V. Tran), Đại học Wisconsin-Madison, Wisconsin, USA. Website: http://www.math.wisc.edu/~hung/

Series bài giảng`Diễn giải toán học 2021-2022′ tiếp tục mang một số ý tưởng toán học đương đại đến với các bạn HS, SV toán và SV Việt Nam yêu thích toán ở cả bậc ĐH và sau ĐH.

Hình thức:

(1) Ngôn ngữ: Tiếng Việt.

(2)  Online trực tiếp qua Zoom; có ghi hình/âm lại và phát lên Youtube.

(3) Bài giảng (có thể viết bằng tiếng Anh) post lên mạng và/hoặc gửi tới người đăng kí tham dự trước khi seminar diễn ra.  Điểm nhấn: danh sách tài liệu tham khảo chi tiết với nhiều cấp độ cho người đọc từ cơ bản nhất đến những phát triển gần nhất.

(4) Thời gian mỗi bài giảng: không quá 75 phút diễn thuyết+ 15 phút cho câu hỏi.

Khuyến khích sinh viên đặt câu hỏi trực tiếp với diễn giả.

(5) Thời gian diễn ra: 14/05/2022. Bài giảng và thảo luận sẽ diễn ra từ 9 đến 11 giờ tối (theo giờ Việt Nam), thứ Bảy ngày 14 tháng 5, năm 2022.

(6) Đối tượng khán giả hướng tới: sinh viên đại học ngành toán từ cuối năm nhất trở đi.

Đăng ký tham dự: từ 01/04/2022 (sẽ thông báo sau).

Mục tiêu:

Mỗi bài giảng trình bày một bài toán hay định lí quan trọng, hay một kỹ thuật cơ bản, hay một hướng nghiên cứu quan trọng, hay một mối liên hệ cơ bản giữa các ngành trong toán học hiện đại, v.v.

Diễn giả sẽ cố gắng trong khoảng 2/3 thời gian giảng chuyển tải nội dung mà mọi sinh viên có thế hiểu được, 1/3 thời gian còn lại sẽ bao quát các phát triển hay tiến bộ mới.

Diễn giả mùa Xuân năm 2022: GS Nguyễn Hoàng Lộc (University of North Carolina at Charlotte).

Title: Carleman estimates, the convexification method for PDEs and applications in inverse problems

Abstract: We discuss a globally convergent numerical method to solve over-determined boundary value problems of quasi-linear elliptic partial differential equations. We name this method the Carleman convexification method. By Carleman convexification, we mean that we employ a Carleman weight function to convexify the cost functional defined directly from the form of the PDE under consideration. The unique minimizer of this functional serves as the computed solution. The efficiency of the Carleman convexification method is rigorously proved using a Carleman estimate. Unlike the approaches based on least squares optimization, our method is global in the sense that they deliver reliable solutions without requesting good initial guesses of the true solution. This property is crucial in applications. More importantly, the Carleman convexification method is robust against high level of noise contained in the measured data.  Numerical results will be presented.

Notes cho bài giảng của GS Lộc có thể tải ở đây

https://www.dropbox.com/s/63rcov7hs8e0wyi/NHLoc_DGTH.pdf?dl=0

Các bạn sinh viên có thể đọc notes để tìm hiểu trước, hoặc cũng có thể đọc sau khi nghe bài giảng.

Video bài giảng của GS Nguyễn Hoàng Lộc trên YouTube: