3月21日和22日，英国斯特拉斯克莱德(Strathclyde)大学数学与统计系教授、爱丁堡皇家学会(苏格兰国家科学院)院士毛学荣，东华大学博士生导师胡良剑以及南京信息工程大学信息与控制学院副教授宋公飞应邀在数理学院学术交流室为数理学院师生分别带来了题为《Numerical methods for stochastic differential equations: Global Lipchsitz》、《Numerical methods for stochastic differential equations: Local Lipchsitz and Backward Euler Maruyama》和《SDE的传染病模型》以及《Robust quantitised control of hybrid stochastic systems based on discrete-time state observations》的学术报告。数理学院全体研究生以及部分青年教师参加了报告会。会议由数理学院院长费为银主持。

毛学荣在其报告中首先介绍了欧拉迭代算法的诞生背景以及发展历程，并探讨了迭代步长对算法的影响。在解释了离散与连续的差异和现实本质后，毛学荣举例具体说明了阶矩为2时的迭代情况，他指出，当步长很小时，连续情行与离散情形几乎没有区别。最后,毛学荣讨论了高非线性SDE的全局Lipchsitz条件以及局部Lipchsitz的解问题。

胡良剑首先介绍了传染病SDE模型的现实背景，并对传统的SIR模型做了解释。基于基本再生数这一指标，胡良剑重建了传染病模型的常微分方程，并建立起SIS模型。随后，胡良剑通过构造李雅普诺夫函数以及运用伊藤公式和停时进行计算，最后给出了模型的数值解。结果表明，加入随机扰动后，模型在灭绝和持久两种情况下表现出较大的波动情况。

宋公飞在其报告中首先详细介绍了马尔科夫跳跃系统和不确定hybrid随机系统。他认为，量化器和控制器在系统中位置的不同对系统的影响是巨大的。通过计算机仿真模拟给出数值模拟后，宋公飞给出结论，量化搜索将会大大节约成本。

报告会中，在场师生认真聆听，并与三位教授多次交流讨论。整场报告会氛围活跃，令在场师生深受启发。

（文：余鹏；图：张辉；审核：费为银）