主讲人：田灿荣 教授
时间：2026年1月22日（周四）14:00
地点：腾讯会议 358-742-113
主办单位：数学与统计学院 科技处
专家简介：
1980年9月生，江苏靖江人，中共党员，博士，教授，数理学院副院长。江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人（2018年），江苏省“333”工程第三层次培养对象（2018年）；盐城市优秀党务工作者（2021年）。2001年6月毕业于江南大学获数学学士学位，2006年6月毕业于扬州大学获基础数学硕士学位，2009年6月毕业于扬州大学获基础数学博士学位；2016年2月到2017年1月美国迈阿密大学访问学者。迄今为止，在SIAP、SIADS、JDE等国内外权威期刊发表SCI论文40余篇。主持（完成）国家自然科学基金项目3项、江苏省自然科学基金面上项目1项。指导学生荣获大学生数学建模竞赛国家一等奖3项。
研究方向：1、生物数学；2、大数据分析；3、人工智能
报告简介：
本报告通过构建基于图拉普拉斯扩散的SEIR传染病模型，研究人口流动对传染病传播动力学的影响。首先，证明了加权图上定义的 SEIR 模型解的存在性与唯一性。其次，通过构造李雅普诺夫函数，得出结论：当基本再生数小于 1 时，无病平衡点是全局渐近稳定的；当基本再生数大于 1 时，地方病平衡点是全局渐近稳定的。最后，我们将所构建的广义加权图应用于瓦茨 - 斯托加茨网络并开展数值模拟。结果表明，节点度不仅决定了感染人群的峰值数量，还决定了达到该峰值的时间；同时，网络结构对传染病传播的瞬时动力学行为存在影响。
研究方向：1、生物数学；2、大数据分析；3、人工智能
报告简介：
本报告通过构建基于图拉普拉斯扩散的SEIR传染病模型，研究人口流动对传染病传播动力学的影响。首先，证明了加权图上定义的 SEIR 模型解的存在性与唯一性。其次，通过构造李雅普诺夫函数，得出结论：当基本再生数小于 1 时，无病平衡点是全局渐近稳定的；当基本再生数大于 1 时，地方病平衡点是全局渐近稳定的。最后，我们将所构建的广义加权图应用于瓦茨 - 斯托加茨网络并开展数值模拟。结果表明，节点度不仅决定了感染人群的峰值数量，还决定了达到该峰值的时间；同时，网络结构对传染病传播的瞬时动力学行为存在影响。
