セミナーの趣旨
2013年4月，金沢大学の偏微分方程式研究者有志が集まり本セミナーを企画しました。各回の話題は，偏微分方程式の理論的な側面を中心に，セミナー幹事の関心に従い大らかに選択しています。参加者がセミナーを十分楽しみ，勉強し，新しい発見を得られるように，各回の最初の20分から30分程度，講演者の方にはその話題への導入となるような解説をお願いしています。ご関心がある方はどなたでもご自由にご参加ください。なお，基本的には月1回・金曜日に金沢大学で開催予定ですが，柔軟に対応して長く続けていくことを目標にしています。
どうぞよろしくお願いいたします。
2020年度
| 第85回 | |
|---|---|
| 日時 | 12月11日(金) 16:45～18:15 |
| 講演者 | 角田 謙吉 氏（大阪大学大学院理学研究科） |
| タイトル | Glauber+Kawasaki dynamics and reaction-diffusion equation |
| 概要 | In this talk, we consider the exclusion process on the one-dimensional periodic domain together with birth and death dynamics of particles. This Markov process is known as Glauber-Kawasaki dynamics and introduced to study a connection with a reaction-diffusion equation. We examine several scaling limits for this particle system in this talk as well as recent speaker's result. |
| 場所 | Zoomオンライン会議システム (参加登録: npozar@se.kanazawa-u.ac.jp) |
| 第84回 | |
|---|---|
| 日時 | 11月9日(月) 16:45～18:15 ※通常と曜日が異なります． |
| 講演者 | Julius Fergy Rabago 氏 (金沢大学) |
| タイトル | Methods of shape optimization in free boundary problems |
| 概要 | Shape optimization methods are well-established tools for solving free boundary problems. A prototype problem of free boundary problems is the so-called Bernoulli problem. This problem arises in many applications such as fluid mechanics, electrochemical machining, electrical impedance tomography, optimal insulation, among others. In the literature, several shape optimization reformulations of the problem have already been offered and intensively studied. Although these existing formulations already provide excellent numerical results, improvements can be done as we will showcase in this talk. Therefore, one of our main objective is to introduce new shape optimization formulations of the Bernoulli problem. We will exhibit the first- and second-order shape derivatives of the cost functions associated with the formulations and demonstrate how the gradient and Hessian informations can be used to formulate an efficient second-order gradient descent algorithm to numerically solve the optimization problems. Then, we illustrate the feasibility of the proposed methods through several numerical examples. |
| 場所 | コロキウム3 (自然科学5号館471) |