天元数学东北中心拟于2021年8月举办“反问题与不确定性量化”主题暑期短课—A Mathematical Introduction of Data Assimilation。该短课程由复旦大学陆帅教授开授，为从事反问题与不确定性量化的青年教师与研究生提供短课程，以期在短时间内让青年教师和研究生能够初步掌握其中的关键问题和典型研究方法，为进一步的研究学习奠定坚实基础。
举办日期：2021年8月24日-26日
举办形式：线上课程
学术委员会（按姓氏拼音排序）
包刚（浙江大学）
曹延昭（美国奥本大学）
刘文斌（英国肯特大学）
汤涛（学术委员会成员）
应乐兴（美国斯坦福大学）
周好民（美国佐治亚理工大学）
组织委员会（按姓氏拼音排序）
赖俊（浙江大学）
周涛（中国科学院数学与系统科学研究院）
资助单位：
国家天元数学东北中心
吉林大学
课程介绍：
课程名称：A Mathematical Introduction of Data Assimilation
授课教师：陆帅（复旦大学）
预备知识：泛函分析、随机分析、矩阵方法、反演理论等
所需教材：
Brian D. O. Anderson, John B. Moore: Optimal Filtering. Dover Publications INC, 1979.
Kody Law, Andrew Stuart, Konstantinos Zygalakis: Data assimilation: A Mathematical Introduction. Springer 2015.
Mark Asch, Marc Bocquet and Maelle Nodet: Data Assimilation: Methods, Algorithms, and Applications. SIAM 2017.
课程内容：
Inverse problems are ubiquitous in real applications. When the underlying mathematical model is a (possibly stochastic) dynamical system and the observation data may be time-ordered, the inverse problem by combining dynamical models and sequential observation is referred to data assimilation. The research area of data assimilation has been widely driven by practitioners working in the atmospheric, oceanographic sciences and in other areas of the geosciences. However, there has been few systematic treatment of the mathematical underpinnings of this subject. In this minicourse, we provide a brief mathematical introduction of data assimilation.。
授课人介绍：
陆帅，复旦大学数学科学学院教授，主要从事数学物理反问题计算方法与数学理论的研究，特别是反问题正则化方法收敛性分析及偏微分方程反问题稳定性理论等。至今在Inverse Problems、SIAM系列、Numer. Math.、Math. Comp.等权威期刊共发表学术论文五十余篇，合作出版英文学术专著一本。2019年获得国家杰出青年科学基金资助，现任《Inverse Problems》的编委。曾获上海市自然科学奖一等奖（第二完成人）。
招生及录取:
1、招生对象：从事相关领域研究的青年教师、博士后、博士或高年级硕士生；本次课程为线上课程，不限人数。
2、学员待遇：主办方提供课程资料，学员不需缴纳学费。
3、报名方式：
（1）所有申请参加短课的学员扫描以下二维码或点击链接（https://jinshuju.net/f/Ji6Oc2），在线提交学员基本信息；将个人证件（工作证，或者学生证）以“姓名+单位+数据同化”的形式命名，扫描或者拍照发送到天元邮箱tianyuanmath@jlu.edu.cn，邮件主题为“姓名+数据同化”。
（2）此次短课报名截止时间为2021年6月18日，录取结果将于6月28号以后通过网站和邮件的形式通知学员。未入选的不再另行通知。
联系方式:
联系人：王老师
办公电话：0431-85167375
邮箱：tianyuanmath@jlu.edu.cn
地址：吉林大学数学学院315办公室
