Tin mới

  • Thông báo Seminar Toán học tính toán 08/08/2026

     THÔNG BÁO SEMINAR TOÁN HỌC TÍNH TOÁN Khoa Toán – Tin học kính mời quý thầy cô, các nhà nghiên cứu, học viên cao học, nghiên cứu sinh và sinh viên tham dự seminar “Quantum Computing for Mathematics and Computer Science: Foundations, Algorithms, and a...

  • [SEMINAR] Image Analysis Hub: Trung tâm phân tích hình ảnh trong nghiên cứu sinh học 07/08/2026

    [SEMINAR] Image Analysis Hub: Trung tâm phân tích hình ảnh trong nghiên cứu sinh học Khoa Toán – Tin học kính mời quý thầy cô, học viên cao học, nghiên cứu sinh và sinh viên quan tâm tham dự Seminar Image Analysis Hub: Trung tâm phân tích hình ảnh...

  • Thông báo Hội thảo Toán học tính toán 07/08/2026

      Thông báo Hội thảo Toán học tính toán Khoa Toán – Tin học trân trọng kính mời quý thầy cô, các nhà nghiên cứu, học viên cao học, nghiên cứu sinh và sinh viên tham dự Hội thảo Toán học tính toán. THỜI GIAN Ngày 07/08/2026 và ngày 15/08/2026 ĐỊA ĐIỂM Phòng...

  • [FPT Software HCM] Tuyển dụng Fresher AI Engineer 07/08/2026

    Bạn yêu thích trí tuệ nhân tạo và mong muốn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực AI/ML? Hãy gia nhập Nhà phần mềm FPT ngay – nơi bạn được học hỏi, đào tạo bài bản và thực chiến cùng các chuyên gia công nghệ hàng đầu. 1. QUYỀN LỢI DÀNH CHO BẠN:  - Làm...

  • Thông báo tuyển dụng trợ giảng tại Khoa Toán - Tin học năm 2026 04/08/2026

    Khoa Toán – Tin học, Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM thông báo tuyển dụng 04 trợ giảng làm việc trong các lĩnh vực Xác suất – Thống kê và Tối ưu – Hệ thống. Thông tin cụ thể như sau: 1. Vị trí và số lượng tuyển dụng Vị trí: Trợ giảngSố...

  • Thông báo mini-course "Modeling Traffic Flow" 29/07/2026

    THÔNG BÁO MINI-COURSE Khoa Toán – Tin học kính mời quý thầy cô, các nhà nghiên cứu, học viên cao học, nghiên cứu sinh và sinh viên tham dự mini-course "Modeling Traffic Flow" với sự trình bày của Giáo sư Alberto Bressan (The Pennsylvania State...

  • Thông báo tuyển Thực tập sinh_Công ty PI Associates 28/07/2026

    📢 [THÔNG TIN TUYỂN THỰC TẬP SINH] PI Associates JSC hiện đang tuyển Thực tập sinh Nghiên cứu Định lượng (Quant Researcher Intern). Đây là cơ hội dành cho các bạn quan tâm đến nghiên cứu định lượng, lập trình và ứng dụng AI trong lĩnh vực đầu tư....

  • Thông báo seminar Toán tài chính | Tháng 8/2026 28/07/2026

    THÔNG BÁO SEMINAR TOÁN TÀI CHÍNH Khoa Toán – Tin học kính mời quý thầy cô, các nhà nghiên cứu, học viên cao học, nghiên cứu sinh và sinh viên tham dự seminar Toán tài chính với sự trình bày của PGS.TS. Nguyễn Đức Duy (Marist University, Hoa Kỳ)....

  • TMA Solutions tuyển sinh viên thực tập Khóa 53 24/07/2026

    TMA Solutions là một trong những doanh nghiệp gia công và phát triển phần mềm hàng đầu Việt Nam, với 29 năm phát triển, khoảng 4.000 kỹ sư, khách hàng tại 30 quốc gia và nhiều năm liền đạt Huy chương Vàng về xuất khẩu phần mềm. Chương trình Thực tập...

  • Từ học sinh chuyên Toán Bình Phước đến cánh cửa học thuật tại LMU Munich của Tân cử nhân Đỗ Tiền Hải 24/07/2026

    Từ một học sinh lớp chuyên Toán của Trường THPT Chuyên Quang Trung, lớn lên trên vùng đất Bình Phước cũ - nơi điều kiện kinh tế và cơ hội tiếp cận giáo dục còn nhiều hạn chế - Đỗ Tiền Hải đã kiên định lựa chọn ngành Toán học làm nguyện vọng duy...

  • Chuỗi mini-course: A mathematical description of traffic flow 23/07/2026

    CHUỖI MINI-COURSE: A MATHEMATICAL DESCRIPTION OF TRAFFIC FLOW Khoa Toán – Tin học kính mời quý thầy cô, các nhà nghiên cứu, học viên cao học, nghiên cứu sinh và sinh viên tham dự chuỗi mini-course A Mathematical Description of Traffic Flow do Giáo sư...

  • Seminar "A general framework for pricing and hedging under local viability" 20/07/2026

    SEMINAR TOÁN TÀI CHÍNH Khoa Toán – Tin học kính mời quý thầy cô, học viên cao học, nghiên cứu sinh, sinh viên và các nhà nghiên cứu quan tâm tham dự Seminar Xác suất – Thống kê với phần trình bày của Giáo sư Châu Ngọc Huy – Department of...

  • CHÚC MỪNG 86 TÂN CỬ NHÂN KHOA TOÁN - TIN HỌC TỐT NGHIỆP ĐỢT 1 NĂM 2026. 20/07/2026

    Trong đợt tốt nghiệp đợt 1 năm 2026, Khoa Toán - Tin học có 86 tân cử nhân (44 em tốt nghiệp sớm 1 học kỳ) trên tổng số gần 300 cử nhân tốt nghiệp của Trường. Khoa rất tự hào khi có: - 10 tân cử nhân tốt nghiệp loại Xuất sắc; - 47 tân cử nhân tốt...

Trang chủ

Chi tiết
 

Thông báo Hội thảo Toán học tính toán

Khoa Toán – Tin học trân trọng kính mời quý thầy cô, các nhà nghiên cứu, học viên cao học, nghiên cứu sinh và sinh viên tham dự Hội thảo Toán học tính toán.

THỜI GIAN
Ngày 07/08/2026 và ngày 15/08/2026
ĐỊA ĐIỂM
Phòng F207, Cơ sở 1, Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM
ĐĂNG KÝ THAM DỰ
Mở biểu mẫu đăng ký

Giới thiệu hội thảo

Hội thảo quy tụ các nhà nghiên cứu đang công tác tại nhiều trường đại học và cơ sở nghiên cứu trong nước, quốc tế. Chương trình gồm chuỗi báo cáo chuyên môn, giới thiệu những kết quả và hướng nghiên cứu trong toán học tính toán, đồng thời tạo không gian trao đổi học thuật và kết nối giữa các nhà nghiên cứu, giảng viên và người học quan tâm đến lĩnh vực này.

Người tham dự có cơ hội cập nhật các kết quả nghiên cứu, tiếp cận những hướng phát triển mới và trao đổi trực tiếp với các nhà nghiên cứu đang làm việc tại nhiều môi trường học thuật khác nhau.

Lịch báo cáo và nội dung tóm tắt

Nhấn vào tên báo cáo để xem hoặc thu gọn phần tóm tắt.

Ngày 07/08/2026 (Thứ Sáu)
10g05 – 11g40 Quantum Computing for Mathematics and Computer Science: Foundations, Algorithms, and a Roadmap Báo cáo viên: GS. Bùi Thanh Tân
Vietnam has entered a decisive moment for quantum technology. Resolution 57-NQ/TW (December 2024) recognizes science, technology, and innovation as strategic drivers of national development; Decision 21/2026/QD-TTg lists quantum technology among ten priority strategic technology groups; and the newly established VNQuantum network (launched August 2025) is coordinating a national effort, with a proposed Hub-and-Nodes architecture for 2026–2045 identifying VNU-HCM among five strategic nodes. In this context, the Faculty of Mathematics and Computer Science at HCMUS is well positioned to lead, but only if it moves deliberately.

This talk provides a self-contained introduction to quantum computing for audiences with no prior exposure. We show that the field rests on tools already familiar from linear algebra, probability, and complex analysis, and we discuss the standard algorithmic primitives, including the quantum Fourier transform, phase estimation, Grover search, Hamiltonian simulation, HHL, and variational algorithms (VQE, VQLS), through the lens of computational applied mathematics. We then turn to a concrete case study of particular relevance to the Faculty's expertise: quantum algorithms for ordinary and partial differential equations. We survey the two main routes (Hamiltonian simulation and HHL-based linear-system solvers), their end-to-end costs, and the conditions under which they yield polynomial speedup in general and genuine exponential speedup in specific regimes such as high spatial dimension. This connects quantum algorithms directly to classical problems the Faculty already studies. We close with concrete proposals for curriculum integration and research directions, relevant to HCMUS's seven departments, and a thought of how the Faculty can contribute to Vietnam's national quantum agenda.
Ngày 15/08/2026 (Thứ Bảy)
9g00 – 10g00 Quantum computing for quantum many-body simulation, optimization, and machine learning Báo cáo viên: TS. Trần Nguyên Lân
Quantum computing has emerged as a promising computational paradigm with potential applications across multiple domains of science and technology. In this talk, I will present our recent efforts in exploring quantum computing from three interconnected perspectives: quantum simulation, quantum optimization, and quantum machine learning. Throughout the talk, I hope to illustrate how these three areas naturally complement each other and how progress in one can inform and accelerate developments in the others. I will also share honest reflections on the current limitations and realistic near-term prospects of quantum computing in scientific research.
10g15 – 11g00 A simple predictor-corrector scheme without order reduction for advection-diffusion-reaction problems Báo cáo viên: TS. Đặng Thị Tâm
Treating diffusion and advection/reaction separately is an effective strategy for solving semilinear advection-diffusion-reaction equations. However, such an approach is prone to suffer from order reduction, especially in the presence of inhomogeneous Dirichlet boundary conditions. In this paper, we extend an approach of Einkemmer and Ostermann [SIAM J. Sci. Comput. 37, A1577-A1592, 2015] to advection-diffusion-reaction problems, where the advection and reaction terms depend nonlinearly on both the solution and its gradient. Starting from a modified splitting method, we construct a predictor-corrector scheme that avoids order reduction and significantly improves accuracy. The predictor only requires the solution of a linear diffusion equation, while the corrector is simply an explicit Euler step of an advection-reaction equation. Under appropriate regularity assumptions on the exact solution, we rigorously establish second-order convergence for this scheme. Numerical experiments are presented to confirm the theoretical results.
11g00 – 11g45 On an approximation of absolutely minimal Lipschitz extensions Báo cáo viên: TS. Lê Minh Trí
This talk presents an iterative scheme for obtaining absolutely minimal Lipschitz extensions (AMLEs). Namely, given Lipschitz boundary data on a closed subset of a compact metric space, we aim to extend the data to the whole space while preserving the Lipschitz constant in an optimal local sense. The core idea is to approach AMLEs through a tug-of-war type operator with adaptive radii and an associated fixed-point iteration, leading to a constructive existence argument.
14g00 – 14g45 Thuật toán tách theo nhóm cho một lớp bài toán bất đẳng thức biến phân trong mô hình ngẫu nhiên đa giai đoạn Báo cáo viên: TS. Bùi Nhựt Minh
Các lớp bài toán được đề cập trong bài báo cáo này đều nằm trong khuôn khổ mô hình ngẫu nhiên đa giai đoạn do Rockafellar và Wets xây dựng. Trong mô hình này, ta xét một tập hữu hạn các khả năng. Tác giả sẽ đề xuất một lớp bài toán mới về tìm điểm cân bằng và, thông qua một số ví dụ, chỉ ra rằng nó bao hàm các trường hợp quan trọng, chẳng hạn như tối ưu lồi có ràng buộc và bất đẳng thức biến phân. Trong lớp bài toán này, mỗi khả năng được mô hình hoá bởi một toán tử đơn điệu tối đại và một tập ràng buộc; đồng thời, vectơ phương án tại mỗi giai đoạn chỉ phụ thuộc vào thông tin đã được thu thập cho tới giai đoạn đó.

Tiếp theo, tác giả sẽ chú trọng vào việc xây dựng một phương pháp giải phù hợp với cấu trúc của lớp bài toán này. Trong thực tế, số lượng khả năng có thể rất lớn, khiến việc xử lý toàn bộ các toán tử và tập ràng buộc tại mỗi vòng lặp gặp nhiều trở ngại về mặt tính toán và lưu trữ. Hơn nữa, việc áp dụng các kỹ thuật hiện có đòi hỏi một phương pháp hiệu quả để xấp xỉ toán tử giải thức của tổng giữa toán tử đơn điệu tối đại và toán tử nón pháp tuyến tương ứng với mỗi khả năng xuất hiện trong bài toán. Tuy nhiên, yêu cầu này đôi khi khó được đáp ứng. Để khắc phục hai trở ngại lớn này, tác giả sẽ xây dựng một thuật toán tách theo nhóm, trong đó tại mỗi vòng lặp, chỉ một số khả năng do người dùng lựa chọn được xử lý; đồng thời, toán tử và tập ràng buộc tương ứng với mỗi khả năng sẽ được xử lý tách biệt với nhau. Cuối cùng, tác giả sẽ trình bày một ứng dụng của thuật toán này vào việc giải một lớp bài toán tối ưu với hàm mục tiêu dựa trên giá trị rủi ro có điều kiện.
14g45 – 15g30 Tối ưu hóa với điều kiện ràng buộc ổn định ngẫu nhiên với bất định phụ thuộc vào biến quyết định Báo cáo viên: TS. Nguyễn Hoàng Nam
Báo cáo đề xuất phương pháp giải một lớp các bài toán thiết kế mạng tối ưu ngẫu nhiên (stochastic network design optimization), trong đó biến ngẫu nhiên bị phụ thuộc vào biến quyết định của bài toán tối ưu (decision-dependent uncertainty). Khác với các điều kiện ổn định dựa trên giá trị kỳ vọng (expectation-based steady-state conditions) thường được sử dụng, tính ổn định của hệ thống được mô hình hóa thông qua các ràng buộc ngẫu nhiên (chance-constrained steady-state conditions), qua đó đảm bảo rằng hệ thống duy trì trạng thái cân bằng với xác suất cao. Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng đối với các hệ thống nhạy cảm về thời gian, nơi tình trạng tắc nghẽn, chậm trễ và mất ổn định trong thời gian ngắn cũng có thể làm suy giảm nghiêm trọng hiệu quả vận hành.

Mô hình toán học thu được là một bài toán tối ưu hóa ngẫu nhiên phi tuyến với biến nguyên (nonlinear stochastic optimization with integer decision variables), bao gồm các ràng buộc ngẫu nhiên với bất định phụ thuộc vào biến quyết định (decision-dependent chance constraints). Các tác giả chứng minh rằng các ràng buộc ngẫu nhiên có thể được viết lại tương đương thành các điều kiện lồi bậc 2 (convex quadratic constraints), từ đó thu được một mô hình tối ưu không lồi với biến hỗn hợp nguyên (mixed-integer nonconvex optimization) và các ràng buộc đa thức (polynomial constraints). Tiếp theo, các tác giả đề xuất hai phương pháp tuyến tính hóa đa thức nhằm đưa về một dạng tối ưu lồi quen thuộc (convex mixed-integer quadratically constrained optimization), có thể giải được bằng các công cụ giải tối ưu phổ biến như Gurobi, Mosek, Fico Xpress, etc.

Phương pháp thứ nhất tính toán các hệ số đa tuyến tính của đa thức thông qua kỹ thuật biến đổi Fourier, trong khi đó phương pháp thứ hai tính toán các hệ số này theo cách đệ quy (quy nạp). Dựa vào độ phức tạp thuật toán, các tác giả đề xuất một phương pháp tính toán hệ số, kết hợp ưu điểm của cả hai phương pháp trên, giúp đạt tốc độ tính toán nhanh hơn tới 1,7 lần so với từng phương pháp riêng lẻ. Nhằm tận dụng tối đa khả năng tính toán của các công cụ giải tối ưu, các tác giả đề xuất một họ các bất đẳng thức (valid inequalities) mới nhằm cải thiện tốc độ tính toán của thuật toán phân nhánh (branch-and-cut). Riêng họ bất đẳng thức này giúp cải thiện tốc độ tính toán trung bình khoảng 32%.

Các thí nghiệm số dựa trên dữ liệu về các ca ngừng tim ngoài bệnh viện (Out-of-Hospital Cardiac Arrest – OHCA) tại biển Virginia, Washington D.C. cho thấy tính khả thi về mặt tính toán của mô hình toán học và các phương pháp đề xuất. Kết quả chỉ ra rằng các mô hình ràng buộc ngẫu nhiên cải thiện đáng kể khả năng duy trì tính ổn định trên các dữ liệu ngoài mẫu (out-of-sample data) so với các mô hình dựa trên giá trị kỳ vọng truyền thống, từ đó tạo ra các hệ thống ổn định và đáng tin cậy hơn.
15g45 – 16g30Fast Nonsmooth Convex Optimization: A High-Resolution Dynamical Systems Approach Báo cáo viên: TS. Lê Mạnh Hùng
We study nonsmooth convex optimization through the lens of continuous-time dynamical systems, with the goal of extending high-resolution models of accelerated methods to the nonsmooth setting. Building on the high-resolution ODE framework for Nesterov-type acceleration, we propose a novel inertial dynamic that combines three key ingredients: time-varying Moreau envelope smoothing, time-rescaled gradients, and a Hessian-driven damping mechanism. This results in a second-order system that captures fine-grained features of accelerated algorithms while remaining applicable to nonsmooth objectives.

We establish well-posedness of the proposed dynamical system and develop a tailored Lyapunov framework that reveals its asymptotic behavior. Under mild assumptions, we prove fast decay rates for the objective residual and gradient norm, stabilization of velocities, and weak convergence of trajectories to minimizers. The analysis highlights how time rescaling and smoothing jointly govern acceleration and stability in the nonsmooth regime.

Beyond convex minimization, we extend the framework to the problem of finding zeros of maximally monotone operators via a corresponding Yosida-regularized dynamic, obtaining analogous convergence guarantees. Numerical experiments illustrate the influence of key parameters and demonstrate improved damping and convergence behavior compared to benchmark dynamics.
Đăng ký tham dự hội thảo qua biểu mẫu trực tuyến: Đăng ký ngay.
  • Bạn đang ở:  
  • Trang chủ