題目一：A Construction of Binary Asymmetric Error-Correcting Codes
内容簡介：Binary asymmetric error-correcting codes (AECC) play an important role in communication systems modeled by the binary symmetric channel (Z-channel). Varshamov proposed a general construction of binary AECC via $V_h$-sequences and obtained many good binary AECC. In this talk, we give a general construction of $V_h$-sequences in ray class groups of algebraic function fields. Our construction induces new lower bounds for binary AECC which improve the previous results. This is a joint work with Prof. Fang-Wei Fu.
報告人：張俊
報告人簡介：首都師範大學數學科學學院教授，博導，主要研究方向為編碼理論與密碼學。本科畢業于南開大學陳省身數學試點班，博士畢業于南開大學陳省身數學研究所，曾獲留學基金委資助赴美國加州大學歐文分校聯合培養，以及美國俄克拉荷馬大學學術訪問。在國内外學術期刊《Math. Ann.》、《IEEE Trans. Info. Theory》、《IEEE TCOM》、《Finite Fields Appls》、《中國科學：數學》等以及國際會議《IEEE ISIT》、《TAMC》等上發表論文三十餘篇。主持國家自然科學基金優青項目、面上項目、青年項目及北京市教委項目等。
題目二：優相關、低PAPR大集合序列設計
内容簡介：序列是複數域上的有限維離散信号，因其抗幹擾、穩定、易實現、高速等特點，被廣泛應用于通信、雷達、聲呐和密碼中, 用于實現同步、多址随機接入、信道估計、測距、抗幹擾等需求。以m-序列、Gold序列、Zadoff-Chu（ZC）序列、Golay序列為代表的經典序列為第三/四/五代移動通信提供了關鍵技術支持。本報告主要介紹面向5G/6G大規模移動場景的優相關、低PAPR、大集合序列設計。
報告人：周正春
報告人簡介：西南交通大學教授、博士生導師。一直緻力于面向通信、雷達和信息安全的編碼理論和智能電子對抗技術研究，在領域權威期刊發表論文80餘篇，成果共被引用3000餘次；先後完成40餘多項國家級、省部級、GF和企業委托項目；設計的一類優相關低PAPR波形入選下一代WIFI國際标準；曾獲全國百篇優博論文獎、教育部自然科學二等獎（2次）、湖北省自然科學一等獎、華為WiFi标準卓越貢獻獎、詹天佑青年科技獎、茅以升鐵道科技獎、入選四川省傑青、四川省首屆天府萬人計劃科技菁英、國家青年人才計劃。
題目三：Random star discrepancy based on stratified sampling
内容簡介：In this talk, we consider the estimation of the expected star discrepancy. First, the expected star discrepancy upper bound is obtained for the jittered sampling. This improves the upper bound derived in B. Doerr(Math. Comp. \textbf{91}(2022) 1871-1892). Second, the strong partition principle of the star discrepancy version is obtained, which proves that the expected star discrepancy of stratified sampling is smaller than that of simple random sampling for any equal-measure partition. This partially solves open question 2 in M. Kiderlen and F. Pausinger(J. Complexity \textbf{70}(2022) 101616). In the end, we consider the estimation of the weighted star discrepancy. A better weighted probabilistic star discrepancy bound than the use of plain Monte Carlo point sets is provided in terms of convergence order, i.e., the convergence order of the weighted probabilistic bound is improved from $O(N^{-\frac{1}{2}})$ to $O(N^{-\frac{1}{2}-\frac{1}{2d}}\cdot \ln^{\frac{1}{2}}{N})$.
報告人：冼軍
報告人簡介：中山大學數學學院教授、博士生導師、中國數學會理事、廣東省數學會理事、廣東省工業與應用數學學會副理事長。2004年畢業于中山大學獲理學博士學位, 同年進入浙江大學數學博士後流動站, 2006年博士後出站至今在中山大學數學學院工作。主要研究方向為小波分析與應用調和分析、采樣理論及其在信号處理中的應用。在Appl. Comput. Harmon. Anal., Inverse Probl., J. Fourier Anal. Appl., Proc. Amer. Math. Soc., J. Approx. Theory等國内外主流專業期刊發表多篇關于信号的采樣與重構的理論及其應用的論文, 部分結果獲得同行們的關注。曾作為項目負責人主持多項國家級和省部級基金項目。
時 間：2024年2月27日（周二）下午17：30開始
地 點：南海樓124室，騰訊會議： 435-269-651
熱烈歡迎廣大師生參加!
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2024年2月27日