导师简介
如果你想申请香港浸会大学数学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港浸会大学的Prof.Chiu的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授是香港浸会大学数学系的知名学者，现担任数学系教授。他在德国弗莱贝格工业大学（TU Bergakademie Freiberg）获得自然科学博士学位（Dr.rer.nat.），并拥有香港大学的哲学硕士（M.Phil.）和理学学士（B.Sc.）学位。2019年至2024年期间，他曾担任香港浸会大学通识教育办公室主任，负责推动大学通识课程的规划与实施。
研究领域
教学领域
教授主要教授以下领域的课程：
- 应用数学
- 概率论与随机过程
- 数据分析方法
- 空间统计与随机几何
研究兴趣
教授的研究兴趣集中在以下几个方向：
- 应用概率（Applied Probability）探讨概率论在风险管理、保险数学和金融建模中的实际应用。
- 生物统计（Biostatistics）开发统计方法以处理生物医学和公共卫生数据，特别是在疾病进程建模和实验设计方面。
- 空间统计（Spatial Statistics）研究空间点过程和随机场的特性，并将其应用于生态学、地理信息系统和材料科学。
- 随机几何（Stochastic Geometry）研究随机空间结构的几何特性，例如Voronoi图和Delaunay镶嵌，以及它们在空间建模中的应用。
研究分析
1.Stochastic Geometry and Its Applications》
研究领域: 随机几何
内容概述: 该书系统性介绍了随机几何的理论框架及其在科学、工程和统计中的应用，包括随机镶嵌、点过程建模和空间数据分析。
2.《Spatial Tessellations: Concepts and Applications of Voronoi Diagrams》
研究领域: 空间统计与几何
内容概述: 本书探讨Voronoi图的几何特性及其在空间数据分析中的应用，涵盖理论推导与实际应用案例。
3.《The Time of Ruin, the Surplus Prior to Ruin and the Deficit at Ruin for the Classical Risk Process Perturbed by Diffusion》
发表期刊: Insurance: Mathematics and Economics
研究领域: 风险理论
内容概述: 本文分析了扩散扰动下的经典风险模型，研究破产时间、破产前盈余和破产后赤字的分布特性。
4.《Generalized Cramér–von Mises Goodness-of-Fit Tests for Multivariate Distributions》
发表期刊: Computational Statistics & Data Analysis
研究领域: 多元统计分析
内容概述: 本文提出了一种扩展的Cramér-von Mises拟合优度检验，用于评估多元分布的适配性。
5.《Goodness‐of‐Fit Test for Complete Spatial Randomness Against Mixtures of Regular and Clustered Spatial Point Processes》
发表期刊: Biometrika研究领域: 空间统计
内容概述: 提出一种检测空间点过程完全随机性的拟合优度检验方法。
学术贡献: 为生态学和地理空间数据分析提供了新的评估工具。
6.《Testing the Complete Spatial Randomness by Diggle's Test Without an Arbitrary Upper Limit》
发表期刊: Journal of Statistical Computation and Simulation
研究领域: 空间统计
内容概述: 本文改进了Diggle检验方法，消除了对模型拟合的任意限制。
项目分析
1.随机几何与空间点过程建模
研究领域: 空间统计与随机几何内容: 探索随机几何模型及其在生态学和材料科学中的应用，重点研究Voronoi图和Delaunay三角剖分。
成果: 提升了空间数据分析在复杂结构建模中的精度。
2.扩散过程在风险理论中的应用
研究领域: 风险理论与随机过程内容: 研究扩散扰动对保险风险模型的影响，提出新的量化方法分析破产时间及其相关变量。
成果: 为保险行业的风险控制提供了理论依据。
3.基于随机几何的材料结构分析
研究领域: 材料科学与随机几何内容: 研究随机镶嵌模型在材料微观结构中的应用，分析其几何特性对材料性能的影响。
成果: 推动了新型材料设计的理论发展。
研究想法
1.随机几何在生态系统动态建模中的应用
探讨随机几何模型在模拟物种空间分布动态中的潜力，并结合点过程分析生态系统的稳定性。
2.基于深度学习的空间点过程建模
利用深度学习技术改进空间点过程建模，开发适用于大规模空间数据的高效算法。
3.非均匀材料结构的Voronoi模型
构建改进的Voronoi模型，研究材料几何分布与性能之间的关联。
4.扩散过程在气候变化风险评估中的应用
结合扩散模型和风险理论，分析气候变化对保险行业的潜在冲击。
申请建议
1. 数学与统计基础
申请者需熟悉概率论、随机过程、几何分析和空间统计，建议深入阅读《Stochastic Geometry and Its Applications》。
2. 编程能力
掌握R、Python或Matlab，用于空间数据分析和模型计算。
3. 研究计划书
应明确表明研究兴趣，并提出具体的研究问题及解决方案，结合邱教授的研究领域设计创新性课题。
4. 联系导师
通过邮件表达对其研究方向的理解，并结合自身学术背景提出合作设想。
5. 面试准备
在面试中展示对随机几何和空间统计的理解，并准备实际案例说明自己的研究能力。
博士背景
Felix，美国top10学院数学系博士生，专注于代数拓扑和高维数据分析的交叉研究。擅长运用持续同调理论和拓扑数据分析方法，探索复杂网络结构和高维数据集的几何特性。在研究拓扑机器学习算法及其在材料科学中的应用方面取得重要突破。曾获美国数学协会青年研究员奖，研究成果发表于《Annals of Mathematics》和《Journal of the American Mathematical Society》等顶级期刊。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
