Thông báo đặc biệt


Tin nghiên cứu, seminar
Xét đề tài/khoá luận sinh viên nghiên cứu khoa học xuất sắc năm 2019
20/08/2019
 

QUY TRÌNH XÉT ĐỀ TÀI/KHOÁ LUẬN SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC XUẤT SẮC

NĂM 2019

 

Quy trình này nhằm đề cử đề tài và khóa luận cho giải thưởng sinh viên nghiên cứu khoa học của Trường theo các tiêu chí của giải thưởng này.

Thời điểm xét: theo thông báo của Trường. Năm 2019 là ngày 30/08/2019.

A.     Đề tài nghiên cứu

Tiêu chí: công trình nghiên cứu khoa học – công nghệ của sinh viên có kết quả công bố. Công bố có thể gồm bài báo toàn văn trong kỷ yếu hội nghị, báo cáo trình bày trong hội nghị, bài báo trên tạp chí, giải thưởng trong các cuộc thi nghiên cứu; giải pháp, sáng kiến, phần mềm máy tính, sản phẩm được sử dụng ... Những công trình này cần có minh chứng.

Hồ sơ: theo mẫu và có kèm minh chứng. Hồ sơ cần có một giấy nhận xét đề cử của một chuyên gia, và được một Trưởng một bộ môn thuộc Khoa phê duyệt. Hồ sơ do đại diện nhóm tác giả nộp tại Văn phòng Khoa.

B.     Khoá luận tốt nghiệp

Tiêu chí: Dành cho các khóa luận tốt nghiệp đại học được trình trong năm học thỏa các tiêu chí sau:

a.       Điểm từ 9,5 trở lên;

b.      Có nhận xét đề cử của Hội đồng chấm khóa luận;

Số lượng: Nếu Hội đồng chấm khóa luận đề cử nhiều hơn 1 khoá luận thì cần kèm theo thứ tự ưu tiên.

Hồ sơ: theo mẫu. Hội đồng gửi thông tin đề cử cùng với hồ sơ về Văn phòng Khoa ngay khi hội đồng chấm xong các khoá luận.

C.    Tuyển chọn và yêu cầu

1.      Ban chủ nhiệm Khoa lập Hội đồng xét đề cử giải thưởng sinh viên nghiên cứu khoa học. Kết quả của Hội đồng là kết quả gởi lên cấp Trường.

2.      Theo yêu cầu của cấp Trường, các nhóm tác giả được giải thưởng cần trình bày báo cáo trong hội nghị tổng kết chương trình “Sinh viên nghiên cứu Khoa học-Công nghệ” do Trường tổ chức. Với năm 2019 dự kiến tổ chức vào tháng 11-12/2019.

3.      Thời gian nộp hồ sơ về Khoa: trước 15h00 ngày 28/08/2019.

Đọc tiếp...
 
Thông báo bảo vệ luận án tiến sĩ, năm học 2019-2020
20/08/2019

Thông báo bảo vệ luận án tiến sĩ, năm học 2019-2020


Trang thông tin luận án

NCS. TRƯƠNG HỮU DŨNG, chuyên ngành Đại số và lý thuyết số – 62460104, với đề tài “Các nhóm con nhân thỏa một số điều kiện hữu hạn trong vành chia buổi bảo vệ luận án tiến sĩ cấp Đơn vị chuyên môn vào lúc 9g00 ngày 05/09/2019, tại phòng F.102, Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, số 227 Nguyễn Văn Cừ, P4, Q5, HCM

NCS. ĐINH NGUYỄN DUY HẢI, chuyên ngành Toán Gỉải tích – 62460102, với đề tài “Bài toán ngược cho phương trình khuếch tán với đạo hàm Riesz-Feller” buổi bảo vệ luận án tiến sĩ cấp Đơn vị chuyên môn vào lúc 9g00 ngày 24/08/2019, tại phòng F.102, Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, số 227 Nguyễn Văn Cừ, P4, Q5, HCM
Đọc tiếp...
 
Seminar mật mã hậu lượng tử
06/08/2019

Ngày 17 tháng 8  GS. Jintai Ding, đại học Cincinnati, Mỹ sẽ trình bày bài báo cáo liên quan đến mật mã hậu lượng tự, cụ thể là hệ mật mã khóa công khai đa biến.  Sau đó giáo sư sẽ giao lưu cùng với mọi người.

Kính mời quý thầy cô, sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh và những người quan tâm đến tham dự.  Để thuận tiện cho việc tổ chức, mọi người tham gia vui lòng đăng ký tại đây: https://bit.ly/3334J9W

Thông tin GS: https://scholar.google.com/citations?user=tKzbky0AAAAJ&hl=en

 

•           Thời gian: 14:00 Chiều thứ bảy ngày 17 tháng 8-2019

•           Địa điểm: Phòng F207, Đại học Khoa Học Tự Nhiên, 227 Nguyễn Văn Cừ, Q5, Tp HCM

 

Title: Multivariate public key cryptosystems - Candidates for the Next Generation Post-quantum Standards

Abstract: Multivariate public key cryptosystems (MPKC) are one of the four main families of post-quantum public key cryptosystems. In a MPKC, the public key is given by a set of quadratic polynomials and its security is based on the hardness of solving a set of multivariate polynomials. In this talk, we will give an introduction to the multivariate public key cryptosystems including the main designs, the main attack tools and the mathematical theory behind in particular algebraic geometry. We will also  present state of the art research in the area

 

Người liện hệ: Lê Văn Luyện, Địa chỉ email này đang được bảo vệ khỏi chương trình thư rác, bạn cần bật Javascript để xem nó

Đọc tiếp...
 
Gặp gỡ Mùa hè 2019, 27--28/7/2019
24/07/2019
"Gặp gỡ Mùa hè" là một cuộc gặp toán học hằng năm kể từ năm 2008 do cựu sinh viên Khoa Toán-Tin học Đại học Khoa học Tự nhiên Thành phố Hồ Chí Minh đang làm toán ở nước ngoài chủ trì.
 
"Summer Meeting" is an annual mathematical meeting since 2008 organized primarily by alumni of the Faculty of Mathematics and Computer Science, Vietnam National University Ho Chi Minh City-University of Science, who are doing mathematics abroad.

Gặp gỡ mùa hè 2019 - Summer Meeting 2019

Năm 2019 Gặp gỡ mùa hè được tổ chức vào ngày Thứ bảy 27/7 và Chủ nhật 28/7/2019.

Phòng:
Thứ bảy ở Hội trường nhà I (tầng một của tòa nhà I, cao nhất trong trường), Chủ nhật ở phòng B11A (tầng hai dãy B, gần cột cờ).

The 2019 Meeting is scheduled to hold on Saturday 27 July and Sunday 28 July 2019.
 

Người nói - Speakers

  • Chang Heon Kim, Sungkyunkwan University, Korea: Recursion formulas for modular traces of weak Maass forms of weight zero
  • Soonhak Kwon, Sungkyunkwan University, Korea: APN functions and their differential properties
  • Linh Viet Nguyen (Nguyễn Việt Linh), University of Idaho, USA: Thermoacoustic tomography in fluid and elastic media
  • Loc Hoang Nguyen (Nguyễn Hoàng Lộc), University North Carolina Charlotte, USA: A convergent numerical method for a multi-frequency inverse source problem in inhomogeneous media
  • Phuc Cong Nguyen (Nguyễn Công Phúc), Louisiana State University Baton Rouge, USA: Weighted and pointwise bounds in measure datum problems with applications
  • Van Tien Nguyen (Nguyễn Văn Tiên), New York University Abu Dhabi, UAE: Singularity formation in Nonlinear Evolution Equations
  • Trung Tan Nguyen (Nguyễn Tấn Trung), VNUHCM-University of Science, Ho Chi Minh City, Vietnam: Playing with Deep Learning and Burgers Equation
  •  Hoang Anh Tran (Trần Anh Hoàng), Oak Ridge National Laboratory, USA: Regularization Methods for Reconstructing Sparse Data with Structures
  • Son Nguyen Thai Tu (Từ Nguyễn Thái Sơn), University of Wisconsin Madison, USA: State-Constraint static Hamilton-Jacobi equations in nested domains
  • Son Phung Truong Van (Văn Phụng Trường Sơn), Carnegie Mellon University, USA: Optimal heat transfer in a box
Để đăng kí tham dự, xem chương trình, và các chi tiết khác - For registration, program, and further information:
http://www.math.hcmus.edu.vn/summer_meeting

Poster

 poster-Summer Meeting-2019-ver5

Đọc tiếp...
 
Lớp Hè 2019
10/07/2019

Lớp Hè 2019

Các lớp học ngắn với giảng viên thỉnh giảng là hoạt động hè truyền thống ở Khoa Toán - Tin học trường Đại học Khoa học Tự nhiên TPHCM.

Đối tượng tham dự

Các lớp học không thu phí và không tính tín chỉ, mở cho mọi người quan tâm. Người hoàn thành lớp học được nhận một giấy chứng nhận nếu có nhu cầu.

Người muốn dự cần đăng kí bằng cách điền vào mẫu trực tuyến dưới đây:
Mẫu đăng kí học các lớp hè

Danh sách lớp

1 An Introduction to Machine Learning: Methodologies and Practical Implementation

  • Đối tượng người học - Audience: anybody in sciences and engineering, including anybody interested in Machine Learning, applied math, life sciences, computer science, electrical engineering, bioengineering, etc, including people outside of academia.
  • Kiến thức cần có - Background: calculus, linear algebra, proficiency with some programming (python, MATLAB)
  • Giảng viên:
    • Kevin Flores, Assistant Professor, Department of Mathematics, Center for Research in Scientific Computation, North Carolina State University
    • Erica Rutter, Postdoctoral fellow, Department of Mathematics, Center for Research in Scientific Computation, North Carolina State University
    • Hien Tran, Alumni Distinguished Graduate Professor, Director Center for Research in Scientific Computation, Department of Mathematics, North Carolina State University
  • Thời gian: June 17--21, 2019. Phòng học: Giảng đường 1, từ chiều Thứ ba: B11A
  • Tóm tắt:
    • What is Machine Learning? “Machine learning teaches computers to do what come naturally to humans and animals: learn from experience. Machine learning algorithms use computational methods to “learn” information directly from data without relying on a predetermined equation as a model. The algorithms adaptively improve their performance as the number of samples available for learning increases” (from MathWorks, Natick, MA)
    • In this mini-lecture series, we will explore the core machine learning concepts and their computational implementation. Several real data, where applicable, will be used to test the numerical implementation.
    • Prerequisite: Participants need to bring their own laptops. Programming proficiency (Python, MATLAB)
  • Course Timeline: Morning Lecture: 9:00 – 10:15 Break: 10:15 – 10:45 Lecture: 10:45 – 12:00 Afternoon Lecture: 2:00 – 3:15 Break: 3:15 – 3:45 Lecture: 3:45 – 5:00
  • Course Topics:
    •  Monday:  ◦ AM (Hien): Bayesian Classifiers, Perceptron, Multilayer Perceptron (Neural Networks)
              ◦ PM (Erica): TensorFlow, UCI Machine Learning Repository: Iris and Diabetes Data Sets
    • Tuesday:  ◦ AM (Hien): Support Vector Machines (separable classes, nonseparable classes), Decision Tree
              ◦ PM (Erica): Tutorial: Scikit-Learn, Credit Card Approval Data Sets
    • Wednesday: (free day) No Lecture
    • Thursday: ◦ AM (Kevin): Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Segmentation and Classification
              ◦ PM (Erica): MNIST Data Set, Imagenet, ISBI cell segmentation
    • Friday: ◦ AM (Kevin): Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) Networks, Natural Language Processing (NLP), Time Series Data
              ◦ PM (Erica): Time series data, sentiment classification, NLP for translation
              ◦ Optional: Model Evaluation (confusion matrix, loss function, ROC, hypothesis testing), Multi-Class, Dimensionality Reduction (TSNE) – MNIST data last layer dimension reduction

2 Stochastic Models in Ecologie and Evolution: Pure jump Markov Processes in Continuous Time

  • Giảng viên: Sylvie Méléard, Professor, CMAP, École Polytechnique, France
  • Thời gian: July 15–19, 2019. Monday 9:00 - 11:45, Tuesday - Friday 8:45 - 11:30. Problem session by Dr. Hoàng Văn Hà: Monday, Wednesday, Friday, 13:30 - 16:00. Phòng F207
  • Tóm tắt: In these lectures, we will give the structure of the pure jump Markov processes with countable values. The prototype is the Poisson process that we will study in details. We will define the infinitesimal generator and prove the Kolmogorov equations.  Then we will study two well-known examples, useful especially for applications in biology:  branching processes and birth and death processes describing population dynamics. In both cases, we will give criteria of existence and extinction. Finally, we will study  approximations of large populations, showing how these jump processes can be approximated in this case, either by dynamical systems or by stochastic differential equations.
  • Tài liệu tham khảo:

    [1] Modèles aléatoires en écologie et évolution, Mathématiques et Applications 77, SMAI. Springer, 2016. (In French)

    Link download: http://www.cmap.polytechnique.fr/IMG/pdf/LIVRE07102013.pdf

    [2] L.J.S. Allen. An Introduction to Stochastic Processes with Applications to Biology, Second edition. CRC Press, Chapman & Hall/CRC, 2011.

    [3]  V. Bansaye, S. Méléard. Stochastic Models for Structured Populations. Mathematical Biosciences Institute Lecture Series 1.4. Springer 2015.

    Link download: https://arxiv.org/abs/1506.04165

    [4] Ross, Sheldon M. "Stochastic Processes. John Wiley& Sons." New York (1996).

3 An Introduction to Geometric Group Theory

  • Giảng viên: Nhan-Phu Chung, Department of Mathematics, Sungkyunkwan University, Korea.
  • Thời gian: August 12-14, 2019, 9:00-11:00.
  • Tóm tắt: I will present finitely generated groups as viewpoints of metric spaces via word lengths and quasi-isometries. In this part, I will prove a result of Schwarzc-Milnor which is a fundamental observation of geometric group theory. In the second part of the course, I will introduce growth types of finitely generated groups. A landmark result in geometric group theory is Gromov’s theorem stating that a finitely generated group is virtually nilpotent if and only if it has polynomial growth. If time allows I will provide a sketch of Gromov’s proof.
  • References
    1. Tullio Ceccherini-Silberstein and Michel Coornaert, Cellular automata and groups, Springer Monographs in Mathematics, Springer-Verlag, Berlin, 2010.
    2. Pierre de la Harpe, Topics in geometric group theory, Chicago Lectures in Mathematics, University of Chicago Press, Chicago, IL, 2000.
    3. Mikhael Gromov, Groups of polynomial growth and expanding maps, Inst. Hautes Études Sci. Publ. Math. 53 (1981), 53–73.
Đọc tiếp...
 
<< Bắt đầu < Trước 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tiếp > Cuối >>

Khoa Toán - Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh.
Phòng F.009, cơ sở 227 Nguyễn Văn Cừ, Quận 5, TP HCM.