Tin mới

  • Thông báo thay đổi Phòng học (Từ 12/5/2025 - đến hết học kỳ) 08/05/2025

    Bắt đầu từ tuần 12/5/2025 đến hết học kỳ, các lớp sau đây sẽ được thay đổi Phòng học: Lớp Tên Môn Đơn Vị Thứ Phòng Cũ Phòng Mới Ngày Di Dời Đến 23TTH_TN Lý thuyết thống kê  Khoa Toán 2 D209 NDH 5.4 5/12/2025 Hết học kỳ 23KDL Nhập môn Khoa học dữ...

  • Trường hè Toán học sinh viên năm 2025 08/05/2025

    Thời gian: 08:00:14/07/2025 đến 17:00:23/07/2025 Địa điểm: Trường Đại học FPT, thành phố Đà Nẵng 1. Mục đích, nội dung:  Trường hè Toán học sinh viên nhằm giới thiệu cho sinh viên một số chủ đề của Toán học lý thuyết; Toán ứng dụng, Khoa học tính toán và Toán...

  • Company Open Day: “A Day @Renesas for Female Engineers” – Khám Phá Hành Trình Kỹ Sư Nữ Tại Renesas 08/05/2025

    Bạn là sinh viên nữ ngành kỹ thuật và đang tìm kiếm cơ hội để tiếp cận với công nghệ tiên tiến, môi trường làm việc quốc tế và những định hướng nghề nghiệp hấp dẫn? Hãy tham gia sự kiện đặc biệt “A Day @Renesas for Female Engineers” – Sự kiện dành riêng...

  • Giải bóng đá Cựu sinh viên Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG HCM – Lần 3 – Năm 2025 07/05/2025

    Giải bóng đá HCMUS ALUMNI League - Season 3 đã trở lại, hứa hẹn sôi động hơn bao giờ hết.Một thành viên trong Ban Tổ chức, cũng là cựu sinh viên của khoa, đang nhiệt tình kêu gọi các đồng môn tham gia để cùng tạo nên một mùa giải vui tươi và ý...

  • Recap: Trường Xuân 2025 về Thống kê và Học máy 07/05/2025

    Từ ngày 8 đến 18/4/2025, Trường Xuân Thống kê và Học máy đã diễn ra thành công tại Khoa Toán - Tin học, Trường ĐH KHTN, ĐHQG-HCM, với sự phối hợp của Viện Nghiên cứu Cao cấp về Toán (VIASM), Viện Toán học Toulouse và ENS-Paris-Saclay, Pháp. Chương...

  • TB đổi Phòng môn Lập trình hướng đối tượng ngày 7/5/2025 29/04/2025

    Thông báo về việc tạm thay đổi Phòng học vào ngày 7/5/2025 như sau: - Môn Lập trình hướng đối tượng - Lớp: 23TTH - Chuyển từ Phòng E304A sang Phòng G201 Sau tuần này, sinh viên vẫn học tại phòng E304A như ban đầu.  

  • Seminar về Đại số và lý thuyết số tháng 05.2025 23/04/2025

    Thân mời tất cả thầy cô, NCS, học viên cao học và các bạn sinh viên tham dự buổi seminar về Đại số và lý thuyết số. Đến với seminar lần này, chúng ta sẽ được giới thiệu một số nội dung về Giả thuyết ABC (giả thuyết liên quan tới Định lý...

  • Sinh viên đạt thành tích tại Kỳ thi Olympic Toán học toàn quốc 21/04/2025

    Cuộc thi Olympic Toán học sinh viên, học sinh toàn quốc lần thứ 31 – năm 2025 quy tụ những tài năng xuất sắc đến từ các trường đại học, cao đẳng, học viện và khối Trung học phổ thông chuyên trên toàn quốc. Năm nay, có 90 đoàn đến từ các trường đại học và...

Seminar Nghiên cứu sinh Giải tích

Sáng thứ Năm, 30/07/2020.
Địa điểm: F 207, CS Nguyễn Văn Cừ.

Báo cáo 1: Bài toán biên cho phương trình giả parabolic phi tuyến

Thời gian: 09g30 – 10g20

Nghiên cứu sinh: Trương Thị Nhạn

Tóm tắt nội dung: Trong báo cáo này, chúng tôi giới thiệu và trình bày kết quả cho phương trình giả parabolic phi tuyến. Chúng tôi liên kết phương trình này với điều kiện biên không thuần nhất (dạng Dirichlet hoặc Robin-Dirichlet) và điều kiện đầu hoặc điều kiện "(η,T)- tuần hoàn" hoặc điều kiện "(N+1)- điểm theo thời gian". Bằng cách sử dụng phương pháp Faedo-Galerkin kết hợp với một số đánh giá tiên nghiệm và một số phép nhúng compact trong không gian Sobolev có trọng, chúng tôi chứng minh sự tồn tại duy nhất của nghiệm yếu và dáng điệu tiệm cận của nghiệm yếu khi t→+∞ của nghiệm yếu cho bài toán giá trị biên-đầu. Tiếp theo, chúng tôi cũng thu được kết quả sự tồn tại và tính duy nhất nghiệm yếu của các bài toán này bằng thay điều kiện đầu bởi điều kiện "(η,T)- tuần hoàn" hoặc điều kiện "(N+1)- điểm theo thời gian" và cũng thu được kết quả sự tồn tại và tính duy nhất nghiệm của các bài toán này bằng cách sử dụng phương pháp trên. Cuối cùng, chúng tôi cũng thu được kết quả sự tồn tại và tính duy nhất nghiệm yếu của các bài toán này bằng thay điều kiện đầu bởi điều kiện "(η,T)- tuần hoàn" hoặc điều kiện "(N+1)- điểm theo thời gian". Phương pháp sử dụng ở đây là phương pháp Faedo-Galerkin kết hợp phương pháp sử dụng một toán tử gần giống như toán tử Poincarre. 

Báo cáo 2: Bài toán Dirichlet cho phương trình Kirchhoff -- Love phi tuyến: Xấp xỉ tuyến tính xỉ tuyến và khai triển tiệm cận.

Thời gian: 10g20 – 11g10

Nghiên cứu sinh: Võ Thị Tuyết Mai

Tóm tắt nội dung: Trong báo cáo seminar này chúng tôi xét bài toán Dirichlet cho phương trình Kirchhoff -- Love phi tuyến. Sử dụng phương pháp xấp xỉ tuyến tính kết hợp với phương pháp Faedo-Galerkin và phương pháp compact, chúng tôi thiết lập một nghiệm yếu duy nhất của bài toán này trong một không gian hàm thích hợp. Ngoài ra, chúng tôi cũng thiết lập được một khai triển tiệm cận của nghiệm yếu theo một tham số một bé ε xuất hiện trong bài toán. 


Seminar Nghiên cứu sinh Giải tích

Thời gian: 10g00 - 12g00 ngày 30/06/2020

Địa điểm: Phòng F207, Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, 227 Nguyễn Văn Cừ, Q5, Tp.HCM.

Nội dung báo cáo gồm:

Báo cáo 1. Existence and regularity for time fractional diffusion equations and systems 

Người thuyết trình: NCS Trần Bảo Ngọc

Abstract: In this seminar, we talk abou time fractional diffusion equations containing Caputo’s fractional derivatives. We focus on

-        Existence and regularity of final value problems for time diffusion equations

-        Existence and regularity of final value problems for time diffusion systems

We discuss both linear and nonlinear cases. Here, spectral theory and fixed point theorems are mainly employed to establish existence and uniqueness of solutions. Then, by making uses of Sobolev embeddings on the Hilbert scales and fractional Sobolev spaces, we obtain some use regularities for the solution.

Báo cáo 2. Phương pháp QBV chỉnh hóa nghiệm bài toán giá trị cuối cho phương trình sóng dầm phi tuyến

Người thuyết trình: NCS. NGUYỄN HỮU CẦN

Tóm tắt: 

tt


Thông báo bài "Thuyết trình Bộ môn Giải tích"

Người thuyết trình: Lý Kim Hà
Speaker: Lý Kim Hà

Tựa: Sơ lược về phương trình Cauchy - Riemann
Title: A brief tour of Cauchy - Riemann equations

Tóm tắt: Mục tiêu chính của bài thuyết trình này là trình bày một lược sử của phương trình Cauchy - Riemann kể từ thập niên 1960. Một số bài toán liên quan cũng sẽ được bàn tới.
Abstract: The main purpose of this talk is to provide a (very) short history of Cauchy-Riemann equations from 1960's. Some related problems are also mentioned.

Thời gian: 10g ngày Thứ năm 9/1/2020, Phòng F207. Khoảng 60 đến 90 phút. Dùng phấn bảng.
Ngôn ngữ: Tiếng Việt

Bài "Thuyết trình Bộ môn Giải tích" hướng tới trình bày cho toàn thể cán bộ của Bộ môn Giải tích.

Kính mời mọi người quan tâm tham dự.


Seminar Phương trình đạo hàm riêng

Chiều thứ 4, 4/12/2019.

Địa điểm: E 202B, CS Nguyễn Văn Cừ.

Báo cáo 1: Calderon-Zygmund theory for nonlinear PDEs and applications

Thời gian: 14g00 – 15g00

Speaker: Prof. Tuoc Phan (University of Tennessee – Knoxville, US)

Báo cáo 2: Well-posedness of a fractional degenerate forward-backward problem 

Thời gian: 15g00 – 16g00

Speaker: Prof. Tan Do (Vietnamese-German University, Vietnam)


Seminar Nghiên cứu sinh Giải tích

 Ngày Sáng thứ bảy, 14/12/2019.

Địa điểm: F 207, CS Nguyễn Văn Cừ.

 Báo cáo 1: Sự tồn tại, tính bùng nổ và đánh giá tắt dần mũ cho phương trình sóng Kirchhoff-Carrier phi tuyến trong một hình vành khăn với điều kiện Dirichlet không thuần nhất

Thời gian: 9g00 – 10g00

Nghiên cứu sinh: Lê Hữu Kỳ Sơn

Tóm tắt nội dung:  Trong bài báo cáo, chúng tôi trình bày giới một bài toán Dirichlet không đồng nhất cho phương trình sóng Kirchhoff-Carrier phi tuyến trong một hình vành khăn. Đầu tiên, bằng cách áp dụng phương pháp xấp xỉ tuyến tính kết hợp với phương pháp Faedo-Galerkin, chúng tôi chứng minh sự tồn tại và duy nhất của nghiệm yếu địa phương cho bài toán được xem xét. Tiếp theo, bằng cách xây dựng phiếm hàm Lyapunov, chúng tôi chứng minh một kết quả bùng nổ ở thời gian hữu hạn cho các nghiệm có năng lượng ban đầu âm và thiết lập một điều kiện đủ để có được tắt dần mũ của các nghiệm yếu.

Báo cáo 2: Phương pháp phần tử hữu hạn trung tâm bậc thấp cho bài toán đàn hồi tuyến tính (đã hủy)

Thời gian: 10g00 – 11g00

Nghiên cứu sinh: Võ Đức Cẩm Hải.

Tóm tắt nội dung: Chúng tôi giới thiệu một phương pháp số mới tìm nghiệm xấp xĩ cho bài toán đàn hồi tuyến,gọi là phương pháp phần tử hữu hạn trung tâm bậc thấp (PTHHBT). Công thức hỗn hợp được sử dụng, với hai biến là độ dịch chuyển và hàm áp suất lần lượt được xấp xỉ bởi các hàm tuyến tính từng phần và hàm hằng từng phần trên các lưới khác nhau.
Sự tồn tại và duy nhất nghiệm, sự ổn định và hội tụ của phương pháp được chứng minh. Các mô phỏng số được tiến hành để kiểm định sự hiệu quả của phương pháp mới đề xuất trên các bài toán thử khác nhau.


Mitigating the Cost of data-driven PDE-constrained Inverse Problems Using Dimensionality Reduction and Deep Learning 

Giáo sư Tiến Sĩ Bùi Thanh Tân, Đại học Texas Austin sẽ trình bày một báo cáo về phương pháp giảm số chiều và học sâu trong tính toán số  các bài toán ngược trong Phương trình Đạo hàm riêng. 
 
Thời gian: 9h ngày 13-06-2019
Đại điểm: Phòng Seminar khoa Toán F207,  ĐHKHTN Tp HCM, 227 Nguyễn Văn Cừ. 
 
Kính mời các giảng viên, nghiên cứu sinh, học viên cao học, sinh viên có quan tâm đến tham dự. Giáo sư Bùi Thanh Tân sẽ trình bày về học bổng tiến sĩ tại Texas Austin và phỏng vấn các ứng viên có nguyện vọng tham gia chương trình tiến sĩ này trong sáng 13-6 (sau seminar) và sáng 14-6 (10h00).  Các ứng viên có nguyện vọng đề nghị đăng ký tại Văn phòng Khoa Toán đến 15h00 ngày 07/06/2019.
 
Abstract: 

Given a hierarchy of reduced-order models to solve the inverse problems for quantities of interest, each model with varying levels of fidelity and computational cost, a deep learning framework is proposed to improve the models by learning the errors between each successive levels. 

By statistically modeling errors of reduced order models and using training data involving forward solves of the reduced order models and the higher fidelity model, we train deep neural networks to learn the error between successive levels of the hierarchy of reduced order models thereby improving their error bounds. The training of the deep neural networks occurs during the offline phase and the error bounds can be improved online as new training data is observed. 

To mitigate the big-data aspect in inverse problems, we have developed a randomized misfit approach that blends random projection theory in high dimensions and inverse problem theory to effectively reduce high-dimensional data while preserving the accuracy of inverse solution.