2026 臺港應用數學及相關領域研討會
暨香港浸會大學 Master of Science (MSc) in Operational Research & Business Statistics 學術交流行程
📅 日期：2026年5月23日（星期六）至 2026年5月25日（星期一）
📍 地點：淡江大學騮先紀念科學館（新北市淡水區英專路151號）
📑 行程表 （以下行程為暫定，視情況進行調整）
本次研討會各場次皆安排兩位演講者，為簡化流程並保留彈性，各場次將不另設主持人（Chair），由同場次之演講者彼此簡要介紹後接續進行報告。
2026/5/23（六）
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13:30 抵達桃園國際機場 → 前往淡水福格大飯店 → 步行至淡江大學
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14:30-15:00 學術研討會開幕報到、註冊、歡迎茶會、及大合照
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15:00-15:10 開幕式（科學館 S104)
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15:10–16:10 學術演講
📍科學館 S104 — 主題：數值分析與偏微分方程 Numerical PDEs — 鍾子信、曾維新
📍宜特書苑 — 主題：最適化與深度學習 Optimization & Deep Learning — 劉怡彤、董方家
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16:10-16:20 中場休息
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16:20-17:20 學術演講
📍S104 — 數學建模與控制 Mathematical Modeling & Optimal Control —李鑫、林其鋒
📍宜特書苑 — 統計與數據科學 Statistics & Data Science —童鐵軍、凌萬豪
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17:20-17:30 中場休息
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17:30-18:30 學術演講
📍S104 — 影像處理與應用 Image Processing & Applications —劉皓、何雨晨
📍宜特書苑 — 數論與複分析 Number Theory & Complex Analysis —吳銘豪、吳端偉
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18:30 晚餐（便當）
2026/5/24（日）
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09:10-10:10 學術演講
📍S104 — 數值分析 Numerical Analysis —楊博涵、Jinwoo Shin（Sookmyung Women’s University）
📍宜特書苑 — 最適化與機器學習 Optimization & ML —王嘉瑋、譚皓熙
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10:10-10:30 中場休息
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10:30-11:30 學術演講
📍S104 — 偏微分方程 PDEs —孫俊傑、孟瀟
📍宜特書苑 — 深度學習與影像 Deep Learning & Imaging —胡楊、王超
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11:30-14:00 午餐
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14:00-15:00 學術演講
📍S104 — 最適控制 Optimal Control —陳廷峰、Keomkyo Seo（Sookmyung Women’s University）
📍宜特書苑 — 統計與數據科學 Statistics & Data Science—王玄武、關醒波
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15:00-15:20 中場休息
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15:20-16:20 學術演講
📍S104 — 數學建模 Modeling —待定、待定
📍宜特書苑 — Quantitative Finance —待定、Juncheol Pyo（Pusan National University）
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16:20-16:30 中場休息
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16:30-17:30 學術演講
📍S104 — PDE + 深度學習+存活分析 PDE & Deep Learning, Survival Analysis—劉思清、溫啟仲
📍宜特書苑 — 圖論與組合&凸錐理論 Graph Theory, Combinatorics & Convex Cone—邵慰慈、譚必信
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18:00 晚宴（千葉火鍋 淡水尊爵館，新北市淡水區中正路一段2號禮萊廣場2樓)
📌 附註
香港浸會大學碩士班學生當日將安排其他活動 (健走)。
2026/5/25（一）
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09:10-10:10 學術演講
📍 S433 — 偏微分與數值 PDEs & Numerical Methods — 待定、待定
📍S436 — 影像處理與應用數學 Imaging & Applied Mathematics —麥偉樑、待定
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10:10-10:30 中場休息
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10:30-11:30 學術演講
📍 S433 — 偏微分與計算數學 PDEs & Scientific Computing — 待定、待定
📍 S436 —PDE + 深度學習 ｜ 數學教育 + 深度學習 — IBRAR Nida、潘承祐
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11:30-13:00 午餐
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13:00-17:00 淡水老街文化之旅
📌 附註
2026/5/25 上午，香港浸會大學碩士班學生將安排「課堂觀課」活動。
📝 論文摘要範本： [TeX 原始碼]
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\begin{document}
\begin{center}
{\mathversion{bold}\Large \bf Well-posedness of PDE-ODE spatial-network model on metric graph and sub-domain}
\bigskip
%Suppose the second author is the speaker.
{\large Kei Fong Lam$^a$, Xiao Meng$^b$ (speaker)}\\
{\it $^a$Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University, Kowloon Tong, Hong Kong\\
akflam@hkbu.edu.hk}\\
\medskip
{\it $^b$Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University, Kowloon Tong, Hong Kong\\
22482202@life.hkbu.edu.hk}\\
\end{center}
\centerline{\bf Abstract}
\medskip
Mathematical modeling of diffusion processes on metric graphs arises in various contexts where spatial interactions span continuous subdomains, edges, and vertices. Interactions occur and evolve within different topological structures, creating analytical challenges. Meanwhile, in practical scenarios, ranging from epidemic dynamics to chemical transport in fractured media, an effective framework to describe such dynamics is critical.
In this work, we analyze a coupled PDE-ODE defined on a hybrid structure. The model is formulated as a nonlinear system with junction conditions that capture diffusion in subdomains, along edges, and at vertices. The well-posedness of the system, including the existence, uniqueness, and regularity of solutions, is established using Galerkin approximations and energy estimates.
This work integrates diffusion modeling on hybrid structures with analysis of well-posedness. The resulting framework not only deepens the theoretical understanding of a coupled PDE-ODE model describing diffusion dynamics but also lays the groundwork for numerical methods applicable to a range of practical problems.
\end{document}
📝 報名與餐飲調查
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教師：NT$ 3,000
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學生：NT$ 1,500
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繳費方式：現場繳費，並開立收據
主辦單位
參與單位
📌 聯絡窗口
高秝淳 助理
📞 聯絡分機：+886-2-26215656 #2501
🏢 辦公室：S401
📧 Email: 168708@o365.tku.edu.tw
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