报告人：郑志刚教授（华侨大学）

报告题目：对齐与对齐破缺下的集群动力学

报告时间：10月27日上午9:00-09:50

报告地点：腾讯会议号549495419 获取密码请联系fuweichen@hit.edu.cn

报告摘要：一致性（coordination）是个体在交互过程中通常采取的策略，其中对齐（alighment）是一种代表性的一致性策略，在振子系统中可以导致集体同步，在自推进粒子系统中可以涌现极化集群。对齐规则的失配会导致同步或极化集群的失稳，涌现新的自组织行为。在这个报告中，我将分享课题组近年来在这个方面的研究，特别是同步和集群的斑图动力学涌现，并对其应用和未来研究方向提出展望。

报告人简介：郑志刚，华侨大学二级教授，研究员-教授双岗，荟萃计划特聘教授，闽江学者、桐江学者特聘教授，福建省百人计划、高层次领军人才，系统科学学科和智能科学学科负责人，物理学科带头人。1997-2015年在北京师范大学工作，2001年破格教授，2006-2011年期间任物理系系主任（院长）。2015年至今在华侨大学信息科学与工程学院工作，任华侨大学系统科学研究所所长。曾获全国百篇优博、教育部高校青年教师奖、优秀骨干教师奖等。 目前担任《JAND》和《Frontiers in Network Physiology》杂志副主编，《Chaos》、《Scientific Reports》、《Entropy》、《Chinese Physics B》、《物理学报》、《The Innovation Physics》等杂志编委。长期从事复杂系统统计物理与非线性动力学方面的教学研究，承担包括973、国家自然科学基金重点项目等国家和省部级项目30多项，在国际刊物发表学术论文260多篇。出版6部学术专著。

报告人：马欢飞教授（苏州大学）

报告题目：数据驱动的系统模型辨识与重构

报告时间：10月27日上午9:50-10:40

报告地点：腾讯会议号549495419 获取密码请联系fuweichen@hit.edu.cn

报告摘要：复杂系统的功能往往由大量的个体相互作用而涌现，从微观的基因调控网络到介观的神经网络再到宏观的生态系统莫不如此。而为了研究复杂系统的机制和功能，数学建模需要对变量间的作用有清晰认知。本次报告将汇报从无向关系到有相关系、从低阶到高阶关系的建模与辨识工作，并在此基础上如何对相互作用进行量化重构。

报告人简介：马欢飞，苏州大学数学科学学院教授，博士生导师，2010年毕业于复旦大学，获博士学位，同年于苏州大学数学科学学院参加工作至今。曾在香港城市大学数学系任访问学者，在日本东京大学任博士后研究员。主要研究方向为非线性动力系统的方法与应用、计算系统生物学。近年来主持国家自然科学基金项目多项、参与重大研究计划集成项目、重点研发计划子课题等项目，成果发表在PNAS、Nat.Comm.、《中国科学.数学》等国内外一流期刊，获2019年世界华人数学家联盟最佳论文奖，第七届江苏省数学成就奖，入选国家级青年人才计划。

报告人：孙永征教授（中国矿业大学）

报告题目：Complexity and Delay Shape Oscillatory Transitions of Complex Networks

报告时间：10月27日上午10:40-11:30

报告地点：腾讯会议号549495419 获取密码请联系fuweichen@hit.edu.cn

报告摘要：Complex networks can undergo profound dynamical transitions, ranging from the emergence of collective oscillations to abrupt tipping and collapse. Predicting when such transitions occur remains challenging because networked systems are inherently high-dimensional and nonlinear, with their dynamics shaped jointly by interaction structure and external forcing. In this talk, I will present our recent work on predicting critical transitions in complex networks, from oscillations induced by structural complexity and delayed feedback to tipping transitions driven by environmental change in complex mutualistic networks. We illustrate how nonlinear dynamics and data-driven approaches can facilitate the prediction of these transitions.

报告人简介：孙永征，博士，教授，博士生导师，科研副院长，江苏省工业与应用数学学会副理事长。主要从事复杂网络、多智能体网络、人工智能及大数据等方面研究。以第一及通讯作者在Physical Review Letters, National Science Review, Research, SIAM Journal on Applied Mathematics, IEEE TAC , Systems & Control Letters,中国科学等期刊发表SCI检索论文90余篇，获省级科技奖励1项。主持和参与国家自然科学基金重点国际合作研究项目、面上项目、青年基金、中英国际合作交流项目、科技部外国专家项目、江苏省自然科学基金面上项目等10余项。多次应邀到牛津大学、剑桥大学、UCL、利兹大学、巴斯大学、ICTP、意大利帕多瓦大学等访问。