为积极应对全球疫情带来的挑战,进一步提升学生综合能力,增强学生跨文化学术交流能力,7月12日-8月13日,吉林大学教务处组织2019级唐敖庆理科试验班数学方向和数学学院2018级共19名同学通过网络平台参加了加拿大阿尔伯塔大学国际学生暑期强化项目。

本项目由阿尔伯塔大学主办,主要采用视野拓展讲座和小组协作项目的多维度学习形式,围绕现代数学的诸多领域,提供了涵盖基础数学、应用数学、统计学、人工智能和计算机科学领域的一系列讲座,并对应课程专门设计了团队协作项目,旨在增强学生的数学能力,拓展数学视野,强化团队协作精神,进而提升学生的国际学术交流和公共演讲能力。本次项目还吸引了西安交通大学钱学森学院和阿尔伯塔大学数学与统计学院的学生,三校协同的课程和学术交流为吉大学生跨文化交流提供了平台,增进了三校学生之间的友谊,进一步促进了三所高校之间的交流合作。

在数学方面,Arno Berger教授从具体例子引出对动力系统的介绍。Brendan Pass教授从介绍蒙日最优传输问题入手,引入了Brenier’sTheorem对几何方向的问题,深刻揭示了数学各个领域之间千丝万缕的联系,讲述了最优传输理论在密度泛函领域的应用。Christoph Frei教授介绍并推导了在金融衍生品定价问题中广泛应用的Black-Scholes的公式。Linglong Kong教授讲授了统计机器学习的概览和核心,介绍了包括简单线性回归、惩罚线性回归和支持向量机在内的一些机器学习算法。James Muldowney教授介绍了复合矩阵和微分方程。Michael Li教授讲述了传染病和无人机网络的动力系统,深入浅出的讲解方式让同学们直观地了解了建模过程。Terry Gannon教授在共形场论的讲座中,用“196884=196883+1”将数论和代数领域联系起来,这种“巧合”让同学们惊叹于数学的美妙……教授们充满数学韵味的讲座让同学们感受到了不同领域数学的精彩纷呈。

项目同时提供了计算机前沿领域的介绍。MichaelBowling教授为同学们展示了扑克相关的人工智能,并介绍了相比棋类游戏,人工智能处理扑克的不同和难点,以及它的发展历程和突出成就。Jonathan Schaeffer教授描绘了人工智能的历史、发展和未来,指出了人工智能算法和人类思维的差异,提出人类和人工智能互补解决问题的展望,并对机器学习和强化学习的算法做了分析。这些精心设计的前沿讲座,让同学们对人工智能有了更全面深刻的理解。

参与项目的同学共分成5个小组以演讲展示和工作报告的形式总结学习成果。在复合矩阵和微分方程的项目中,同学们探讨了线性微分方程组解渐进性态与相关的系数矩阵及其复合矩阵间的关系;在无人机编队飞行组,同学们利用微分方程和物理定律对多个无人机组成的系统建立交流网络以实现自动控制,分别建立了从给定圆心和轨道半径的平面圆轨道到未知圆心和轨道半径的圆轨道逐渐深入的模型,并利用html和JavaScript进行模拟实验;在金融衍生品定价的项目中,同学们基于二叉树和风险中性测度对仅有风险资产的金融衍生品定价,探讨了连续时间下欧式看涨期权和看跌期权收益和定价之间的关系;在利用机器学习算法进行疾病诊断的项目中,同学们多方面了解数据特点,利用多种机器学习分类算法处理,总结优劣,最后给出自动诊断疾病的算法。同学们以优秀的工作成果和流利的表达得到了举办方教授们的一致好评,获得充分肯定。

在此次全英文的项目学习和工作环境中,同学们通过主题讲座深入了解了数学的不同领域,并在小组项目的密切协作中提升了数学能力、团队合作和跨文化交流能力。同学们均表示此次项目拓展了自己的知识面,提高了英语交流能力,并在未来研究、发展方向选择等方面受益匪浅。

据悉,阿尔伯塔大学位于加拿大阿尔伯塔省会城市埃德蒙顿,成立于1908年。其多年来与多伦多大学、麦吉尔大学、英属哥伦比亚大学一起稳居加拿大研究型大学前五,世界排名前百。在计算机领域,尤其是人工智能和机器学习领域的研究多年来处于世界领先地位。