報(bào)告題目：Bayesian inference of stochastic dynamic models using early rejection

報(bào)告時(shí)間：2021年11月19日（周五）下午17:00

報(bào)告地點(diǎn)：騰訊會(huì)議  169655221

報(bào)告人：田天海教授

報(bào)告人單位：澳大利亞莫納什大學(xué)

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

田天海博士2001年博士畢業(yè)于澳大利亞昆士蘭大學(xué)數(shù)學(xué)系，本科和研究生畢業(yè)于華中科技大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院，現(xiàn)為澳大利亞莫納什大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院教授。田天海博士在基因網(wǎng)絡(luò)和細(xì)胞信號(hào)傳導(dǎo)等生物系統(tǒng)的隨機(jī)建模，隨機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)的數(shù)值模擬，模型參數(shù)估計(jì)，及統(tǒng)計(jì)分析與計(jì)算等方向開展過(guò)很多有創(chuàng)新意義的工作，并取得了較多的研究成果。獲得過(guò)澳大利亞研究基金會(huì)的“未來(lái)研究員”和“澳大利亞人研究員”等稱號(hào)。共發(fā)表130多篇學(xué)術(shù)論文，其部分研究成果己發(fā)表在高級(jí)別的學(xué)術(shù)刊物上。

報(bào)告摘要：

Stochastic modelling is an important method to investigate the functions of noise in a wide range of biological systems. However, the parameter inference for stochastic models is still a challenging problem partially due to the large computing time required for stochastic simulations. In this talk we will discuss the early-rejection method by using sequential stochastic simulations. This early-rejection method can achieve substantial improvement in the efficiency for the inference of stochastic dynamic models.

邀請(qǐng)單位：數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院