香港城市大学全奖博士招生(Prof. Neil Kumar CHADA)

招生要求

根据香港城市大学最新招生政策，申请Prof. CHADA博士生项目需满足以下条件：

· 学历要求：相关专业（数学、统计学、计算机科学等）的本科和硕士学位，硕士阶段GPA不低于3.0/4.0

· 英语能力：托福(TOEFL)不低于79分(网考)或雅思(IELTS)不低于6.5分

· 材料准备：详细研究计划书、个人简历、2-3封推荐信

· 全额奖学金机会：

• Hong Kong PhD Fellowship Scheme (HKPFS)：年资助约HK$319,200(含学费与生活津贴)
• Postgraduate Studentship：月津贴约HK$18,500

申请截止日期通常为：HKPFS申请12月初截止，常规申请分多轮，有秋季和春季入学选项。有意申请者需提前准备，建议直接联系Prof. CHADA讨论研究兴趣匹配度。

研究方向

香港城市大学数学系的Prof. Neil Kumar CHADA专注于应用数学和计算统计的交叉研究，成果丰硕，是计算统计、蒙特卡罗方法和反问题领域的专家。通过分析Prof. CHADA的研究成果，其研究主要集中在以下几个方向：

· 贝叶斯统计与推断(Bayesian Inference)：专注于应用贝叶斯方法解决各类统计问题，包括贝叶斯深度学习、RKHS先验贝叶斯学习、α-稳定先验贝叶斯反演等

· 蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)：设计先进的蒙特卡罗算法，特别是在神经网络后验采样方面有深入研究，如Symmetric Minibatch Splitting Langevin Dynamics

· 反问题与参数估计(Inverse Problems & Parameter Estimation)：研究解决复杂物理模型中的参数估计问题，特别是EnKF方法在反问题中的应用

· 数据同化(Data Assimilation)：结合Kalman滤波等方法，解决动态反问题和数据同化挑战

· 深度学习的理论基础(Theoretical Foundations of Deep Learning)：研究多层迹类神经网络和不确定性量化方法

Prof. CHADA的研究具有很强的跨学科特性，横跨应用数学、计算统计和机器学习，发表论文多见于高质量期刊如Inverse Problems、SIAM Journal on Mathematics of Data Science等。

有想法

基于Prof. CHADA的研究方向，以下是几个具有创新性的研究计划构想：

1. 贝叶斯深度学习与不确定性分解：结合Prof. CHADA在可能性理论(Possibility Theory)方面的研究，设计新的框架将深度学习中的认知不确定性(epistemic uncertainty)和偶然不确定性(aleatoric uncertainty)进行有效分解，并应用于高风险决策场景如医疗诊断和自动驾驶。

2. 基于梯度的动态系统字典优化：扩展Prof. CHADA在动态系统学习方面的工作，研究如何通过梯度优化构建适应复杂非线性系统的最优字典，并应用于气候模式预测和金融市场建模。

3. 适应性雷达脉冲压缩的统计框架：基于Prof. CHADA在反问题领域的专长，开发新的贝叶斯统计框架来提高雷达成像精度，解决在低信噪比环境下的信号处理难题。

4. 高维参数估计的集合Kalman滤波改进：针对高维动态反问题，开发集合Kalman滤波的理论保证和算法改进，特别关注在稀疏性约束下的快速收敛性能。