数学与统计学院

稀疏表示理论与应用 机器学习、deeplearning 图像处理的变分和偏微分方程方法 医学图像处理

主要研究方向包括：小波理论及应用、分数傅里叶变换理论、分数傅里叶变换域的信息理论与通信理论；时频分析、信号处理与采样理论；压缩感知、稀疏表示、稀疏优化；图像超分辨率重建、人脸检测与识别；图像加密...

反拉姆齐问题 极值图论 复杂网络

1．非经典逻辑与近似推理 2.可计算性逻辑理论及其应用

1、材料学模拟仿真 2、薄膜生长的模拟仿真 3、分子动力学（MolecularDynamics） 4、长时间尺度动力学（LongTimeScaleDynamics）

统计学习算法 统计信号处理 盲信号处理 随机过程理论及应用

最优化理论与算法，数学建模

主要从事基础数学领域的研究工作

现代数据分析：主要从事数据分类、数据聚类融合以及数据预测研究 概率图形模型：主要从事贝叶斯网络理论及应用研究

时间序列（Timeseries）及状态空间模型(StateSpaceModel)；试验设计(DesignofExperiment)与质量控制(QualityEngineering)。

最优化计算理论与算法 数据挖掘中的数学方法，统计学习理论及其支持向量机 核学习、稀疏表示 模式识别及其应用 复杂问题的数学建模

主要研究方向： 1可证明安全理论； 2基于身份的加密、数字签名及协议； 3公钥广播加密； 4云计算安全关键技术研究

随机系统与广义系统

１图的染色及其应用 ２图的结构性质 ３图的圈因子分解

1.生物信息计算、生物统计学 2.生物信息处理与数据分析 3.模式识别与机器学习

高性能计算中的可靠性和故障诊断研究 大数据 图论