Ngày 13 tháng 06 năm 2025, nhóm nghiên cứu AARG thuộc Khoa Toán – Thống kê đã tổ chức buổi seminar khoa học định kỳ. Đây là hoạt động thường xuyên của nhóm, và trong lần này, seminar dành không gian cho các nhóm sinh viên đang được các thành viên trong nhóm AARG hướng dẫn. Các nhóm sinh viên đã trình bày và chia sẻ những kết quả nghiên cứu trong các lĩnh vực Giải tích số, Phương trình đạo hàm riêng, Xác suất và thống kê, AI, v.v. Dưới sự góp ý và chia sẻ từ các giảng viên, các nhóm sinh viên đã có thêm cơ hội học tập, thực hành và mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới trong tương lai. Ngoài ra, seminar còn mở rộng quy mô liên kết học thuật khi chào đón sự tham gia của sinh viên đến từ Trường Đại học Sư phạm TP. Hồ Chí Minh, góp phần nâng cao chất lượng học thuật và tinh thần giao lưu – hợp tác giữa các trường đại học. Các giảng viên tham dự seminar gồm: thầy Chu Đức Khánh, thầy Nguyễn Thành Nhân, thầy Nguyễn Hữu Cần, cô Trần Minh Phương, cô Chế Ngọc Hà, thầy Lê Trường Nhật, thầy Nguyễn Lê Toàn Nhật Linh, thầy Trần Ngọc Thạch, thầy Nguyễn Đức Thọ, cô Trần Thị Sơn Thảo.
* Các đề tài tiêu biểu được trình bày:
1. Multistep methods for solving some real-life models
- Báo cáo viên: Huỳnh Nhựt Trường, Đào Nhật Gia Ân
- Hướng dẫn: PGS.TS. Trần Minh Phương, TS. Nguyễn Hữu Cần
- Tóm tắt: Nghiên cứu các phương pháp nhiều bước như Adams–Bashforth và Adams–Moulton để giải bài toán giá trị ban đầu cho phương trình vi phân thường. Các mô phỏng số trên ứng dụng được viết bằng ngôn ngữ Python áp dụng trên các mô hình thực tế từ vật lý, tài chính, y tế, quân sự, ... nhằm đánh giá hiệu quả và ứng dụng của các phương pháp.
2. Đánh giá gradient cho bài toán hai pha có tăng trưởng logarithm
- Báo cáo viên: Nguyễn Tấn Phúc
- Hướng dẫn: PGS.TS. Trần Minh Phương, PGS.TS. Nguyễn Thành Nhân
- Tóm tắt: Nghiên cứu tính chính quy nghiệm yếu trong các không gian Lorentz có trọng tổng quát thông qua phương pháp đánh giá gradient. Kết quả đóng góp vào việc hiểu rõ ảnh hưởng của dữ liệu đầu vào và mở rộng ứng dụng trong mô hình hai pha thực tế.
3. Estimation of the CDF of a Sum of IID Random Variables
- Báo cáo viên: Lại Ngọc Bảo Trâm, Dương Thanh Tuyền, Nguyễn Thị Thanh Hoa
- Hướng dẫn: PGS.TS. Cao Xuân Phương
- Tóm tắt: Đề xuất một phương pháp phi tham số để ước lượng hàm phân phối tích lũy của tổng các biến ngẫu nhiên cùng phân phối. Kỹ thuật dựa trên hàm đặc trưng ngược và cắt ngắn miền tích phân, cho kết quả hội tụ tốt và minh họa qua ví dụ mô phỏng và định lý giới hạn trung tâm.
4. Convergence analysis of iterative models with optimal error bounds
- Báo cáo viên: Huỳnh Trung Hiếu
- Hướng dẫn: PGS.TS. Trần Minh Phương, PGS.TS. Nguyễn Thành Nhân
- Tóm tắt: Phân tích hội tụ của các phương pháp lặp hai bước trong không gian Banach với công cụ là sai số tối ưu (Optimal Error Bounds – OEBs). Kết quả cung cấp điều kiện cần và đủ cho hội tụ và cho phép so sánh hiệu quả giữa các sơ đồ lặp khác nhau.
5. Regularity for solutions to non-uniformly elliptic equations in generalized function spaces
- Báo cáo viên: Khưu Tấn Đạt
- Hướng dẫn: PGS.TS. Trần Minh Phương
- Tóm tắt: Xây dựng các ước lượng toàn cục cho nghiệm của phương trình elliptic dựa trên kỹ thuật toán tử cực đại và các không gian hàm tổng quát như Lorentz, Orlicz và Morrey mở rộng. Kết quả đóng góp quan trọng cho bài toán vật liệu không đồng nhất.
6. Interval-valued time series prediction for Vietnam stock indicators using Ensemble LSTM networks
- Báo cáo viên: Phan Vũ Hoàng Giang
- Hướng dẫn: ThS. Chế Ngọc Hà
- Tóm tắt: Ứng dụng mạng LSTM kết hợp và học sâu để dự đoán chuỗi thời gian dạng khoảng cho các chỉ số tài chính như VN-Index. Mô hình gồm hai giai đoạn: xử lý dữ liệu mô phỏng và huấn luyện LSTM để dự báo giá trị trung tâm và độ biến thiên.
7, On the stability in the fractional order of space-time fractional reaction-diffusion equations
- Báo cáo viên: Ngô Viết Lãm, Trần Quốc Công, Trần Minh Hải
- Hướng dẫn: TS. Trần Ngọc Thạch
- Tóm tắt: Nghiên cứu phương trình khuếch tán dị thường trong môi trường không đồng nhất. Đề tài chứng minh tính liên tục của nghiệm theo bậc đạo hàm cấp không nguyên và chứng minh sự ổn định của nghiệm dưới các giả thiết phù hợp. Đây là hướng tiếp cận hiện đại trong mô hình hóa vật lý và sinh học.
Không khí học thuật tại buổi seminar vô cùng sôi nổi với nhiều câu hỏi chuyên sâu, gợi mở các hướng nghiên cứu mới. Các sinh viên không chỉ được cọ xát với môi trường nghiên cứu thực thụ mà còn thể hiện bản lĩnh tự tin, tư duy phân tích và năng lực trình bày khoa học của mình.
Khoa Toán – Thống kê tin rằng, những diễn đàn học thuật như thế này sẽ tiếp thêm ngọn lửa đam mê nghiên cứu cho các bạn sinh viên, mở ra cơ hội phát triển thành những nhà khoa học tương lai – năng động, sáng tạo và hội nhập.
Dưới đây là một số hình ảnh của buổi báo cáo:
