报告题目：联合影响的理论与应用
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报告简介：在现实世界中，经常能观察到一种现象，即多个实体会联合地对一个实体产生影响，从而改变其性质或行为。我们将这种现象称之为联合影响。例如，物理学中的引力可视作一种联合影响：质点的运动，比如宇宙中一个天体的运动，是由其受到的合力所决定，而这个合力即为其受到的其它天体的引力场的共同影响。又例如，在社交网络中，个人的观点容易受到其关注或亲近的群体的共识的影响，而这种现象实质上可视作一个群体的多个体联合起来对个人施加影响力。在本报告中，将简要介绍联合影响理论的近年的发展，并展示如何通过该理论来为各种应用设计算法。报告人将描述如何将联合影响现象在几何空间进行建模，并以此为基础发展数种通用的算法设计与理论分析技术。本报告也将讨论联合影响理论的一些重要应用。
报告人简介：黄梓云（Ziyun Huang）于2011年在中山大学数学系取得学士学位，并于2018年在纽约州立大学布法罗分校（University at Buffalo）取得计算机科学与工程博士学位。从2018年起在宾州州立大学伊利分校（Penn State Erie, the Behrend College）计算机科学及软件工程系任助理教授。其研究方向包括算法，计算几何及其在机器学习，大数据，计算机视觉等领域的应用。其主要研究成果是联合影响理论的建立及完善，以及在计算机科学各个其它领域的应用。
