团队简介：

该团队致力于动力系统、微分算子谱理论、几何与拓扑、不定度量子流形几何及其应用、非线性泛函分析、生物系统建模和控制等研究等。该团队近5年在Math. Ann，J. Funct. Anal.，Algebra. Geom. Topology，J. Differential Equations，Stud. Appl. Math.等杂志上发表了一系列具有国际影响力的文章，曾主持国家自然科学基金5项。

团队成员（按姓氏拼音排序）：

陈昱 谷世杰 刘思妤 马世美 钱金花 孙华清 杨云 张国伟 张弛 吴彤

研究目标：

（1）拟在奇异 Hamilton 系统谱性质分析、Maslov 指标研究、奇异混合阶矩阵差分算子谱理论、微分算子谱集的计算机分析及数学在其它领域应用方面进行探索，力争获取原创性结果。

（2）计划结合四维拓扑学、现代流形嵌入理论、微分几何与度量几何, 探索流形识别问题，其中包括一些著名开问题及猜想，例如，Bing-Borsuk猜想，Busemann 猜想，和Borel猜想。同时，基于前期与气象学领域的交叉合作，拟将流形理论的工具应用到气象学，尝试解释厄尔尼诺与拉尼娜现象。

（3）应用流形理论工具到气象学，解释自然现象，促进学科交叉融合。建立数学生物模型，分析生物现象，研究疾病传播规律，优化疫苗使用方案。

（4）对多尺度大扩散的反应扩散方程进行研究，推导出新数学模型（实效模型），得到新的边界条件，对新的模型进行定性分析，力争在偏微分方程定性理论方面取得新的突破。应用自由边界问题对生态学和传染病学中的现象进行研究，为生物入侵和疾病防控提供理论支持。

研究任务：

大力支持有学术潜力年轻教师进入省级和国家级人才体系，逐步形成结构合理、年富力强的学科科研和教学梯队。拟5年内柔性专家引进国内外杰出专家1-2名，培养或引进辽宁省省级层次的学术骨干1-2名，培养或引进国家四青级别层次的人才1-2名。每年10-15篇左右高质量文章，申请国家级和省级项目2项，5年内申请省级重点项目2项，国家重点项目1项。

团队简介：

该团队致力于偏微分方程数学理论和数值解法和数值代数等方面研究等。该团队近5年在J. Sci. Comput., J. Comput. Math., J. Nonlinear Sci., J. Differential Equations等杂志上发表了一系列具有国际影响力的文章，曾主持国家自然科学基金2项。

团队成员（按姓氏拼音排序）

陈艳利  邵新慧  沈海龙  赵晓朋

研究目标：

（1）拟在特定线性方程组高效迭代解法构建、非线性高阶发展方程定性分析和数值计算、电磁散射问题理论和数值计算等方面开展系列研究工作,力争获取原创性结果。

（2）拟将数值代数和偏微分方程数值解的研究和神经网络等相结合以获取相应复杂方程(组)的相关数值模拟结果, 为实际问题解决提供新的数学方法。

研究任务：

每年发表5-10篇左右高质量文章，申请国家级或省级项目1-2项。

 团队建设：

大力支持有学术潜力年轻教师进入省级和国家级人才体系，逐步形成结构合理、年富力强的学科科研和教学梯队。拟5年内柔性专家引进国内外杰出专家1-2名，培养或引进辽宁省省级层次的学术骨干1-2名。

团队简介：

研究团队致力于智能工业应用和概率论前沿问题的研究，结合数学、统计学、工程技术和计算机科学等多学科知识，开展具有创新性和实际应用价值的研究。团队立足于工业实际运营背景，以国家重大战略需求为导向，围绕节能、降耗、减排、增效等热点问题，提炼并解决工业界关心的科学问题。通过概率方法在组合数学和数论中的应用解析工业数据规律，提出数学建模方法并开发优化算法，为工业智能化建设提供理论依据和方法。

团队成员：

孙平，常桂松，徐晨，车平，王洪曾，何川，刘芷君

研究目标：

1. 组合概率方法研究： Young tableaux 在群表示理论中具有重要应用，其中标准 Young tableaux (SYT) 的计数问题是组合计数领域的一个核心课题。基于我们前期构建的 SYT 计数概率模型，团队计划进一步深入研究经典的 SYT 计数问题，探索概率方法在组合数学和数论中的应用。此外，我们将关注这些方法在机器学习、量子计算和数据科学等前沿领域中的潜在应用，旨在丰富和拓展相关问题的理论研究方法，推动该领域的发展。

 2. 分枝随机游动极限理论研究：分枝随机游动是概率论中重要的马尔可夫过程，也是近年来的研究热点，广泛应用于物理学、生物统计和计算机科学等领域。团队计划研究非时齐问题，重点关注非时齐扰动参数对分枝随机游动的影响。与时齐或随机环境相比，非时齐环境揭示了分枝与游动之间的相互作用对过程极限性质的影响。这类研究具有开创性，涉及复杂的极限理论，需要结合鞅论、随机过程、随机分析和粒子系统等多学科内容。研究旨在将非时齐方法与马尔可夫过程相结合，为相关实际问题提供新的理论依据和方法。

3. 智能工业数据解析与决策优化研究：团队立足于智能工业应用场景，以实际运营为背景，围绕节能、降耗、减排和增效等热点问题，提炼创新性科学问题。通过解析工业数据规律，提出数学建模方法并开发优化算法，旨在为工业智能化建设提供理论依据和方法。研究涉及数学、统计学、工程技术和计算机科学等多学科交叉，对工业界和学术界具有重要意义。借助数据科学的快速发展，研究融合数据解析和决策优化的技术方法，为工业运营关键问题提供新的理论支撑。

团队简介：

该团队以“数学变成技术，将数据变成知识”的团队发展理念，致力于在应用数学和人工智能交叉领域开展研究，具体在深度学习理论及应用、计算机视觉、生物特征识别、深度学习信息安全等方向。该团队近5年在顶级会议如ICCV、ECCV和顶级杂志MATH COMPUT SIMULAT、APPL SOFT COMPUT、PATTERN RECOGN、IEEE T MULTIMEDIA等杂志上发表了一系列具有国际影响力的文章，曾主持了多种来源包括国家重点研发计划子课题、国防173子课题等项目。

团队成员（按姓氏拼音排序）：

付昊月，郭阳，陆小军，唐青松，王琪，杨连平，朱和贵

研究目标：

（1）拟在在深度学习理论及应用、计算机视觉、生物特征识别、深度学习信息安全等方向取得一系列优秀成果，并将其发表在诸如JMLR、TPAMI、TIP等顶级杂志上。

（2）坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，计划将所研究理论用于解决国家科技、经济等重大问题，承担重要任务，实现成果转化。

研究任务：

每年10-15篇左右高质量文章，申请国家级项目2项，申请重点项目2项。

团队建设：

大力支持有学术潜力年轻教师进入省级和国家级人才体系，逐步形成结构合理、年富力强的学科科研和教学梯队。拟5年内培养或引进国内外杰出专家、国家四青级别层次的人才或辽宁省省级层次的学术骨干2-3名。

团队简介：

团队致力于微分代数系统（奇异系统）、生物系统、容错系统、分数阶等系统建模、分析和优化控制的研究，为系统在实际应用提供理论和技术支撑。该团队主持国家自然科学基金等各类基金项目30多项， 在 Appl. Math. Model、J. Dyn. Differ. Equ.、J. Math.Biol.、J. Math. Anal. Appl.、 Automatica、Nonlinear Dynam、IEEE Transactions on 等国际期刊上发表了系列研究成果。

团队成员（按姓氏拼音排序）：

段宁、李宁、刘国义、刘丽丽、任俊超、杨冬梅、张丽丽、张雪、张雪峰、张悦、周娟

研究目标：

（1）分析微分代数系统分层、脉冲、奇异诱导分岔现象，解决其模型降阶、最优控制以及在实际中应用等问题；解决分数阶系统的能控性、稳定性、控制设计方法中亟待解决的关键问题，发展和完善分数阶系统的控制理论。

（2）针对执行器或者传感器故障的非线性系统,提出有效的自适应容错跟踪控制方法，进一步丰富和发展非线性系统的容错控制理论,推动在工程系统中的应用；

（3）运用数学理论和方法，对生物现象进行分析和解释, 研究栖息复杂度与生物种群数量之间关系及随机噪声对物种持久生存的影响和生物资源的最优收获问题。结合实际监测数据及气候环境变化，对辽宁或东北地区的生物可持续性发展、以及疾病传播规律和控制开展深入研究，为疾控部门制定长期应对策略提供科学依据。

研究任务：

每年发表5-10篇左右高质量文章，申请国家级和省级项目2-3项。

团队建设：

大力支持有学术潜力年轻教师进入省级和国家级人才体系,拟5年内柔性专家引进国内外杰出专家1-2名，培养或引进辽宁省省级层次的学术骨干1-2名。