3月9日下午2點🦀，美國蒙大拿州立大學朱濱海教授為沐鸣2注册全體師生做了一場題為“參數近似算法簡介”的學術報告🧖🏻‍♀️，報告會在旭日樓306教室舉行，由鄭斐峰副院長主持。

朱教授結合多年的研究經驗，向在座的師生們分享了他對於“參數近似算法”的感悟。參數算法也稱FPT算法，是處理NP-完全優化問題的傳統方法之一🧔🏿‍♀️。但同時現實中已知有些問題(如最大獨立集)是不存在參數算法的，除非FPT=W[1]。在這種情況下，參數近似算法就可能是人們很自然的選擇(雖然該方向的進展相對緩慢)。在這個報告中🚼，朱教授就對參數算法🪮，W[1]👩‍🔧，參數近似算法等用實例向管院師生們作了簡單的介紹🧑🏻‍🦽。最後，列舉該方向的幾個開放問題。

朱濱海教授，1994年在加拿大麥吉爾(McGill)大學獲計算機科學博士學位，1994-1996年在美國新墨西哥州Los Alamos國家實驗室完成博士後☄️。自1996年起他分別在香港城市大學及美國蒙大拿州立大學任教🗾。朱濱海教授的研究方向為算法分析與設計(及相關應用)，計算生物🦩，計算幾何等，在相關國際刊物及國際會議上已發表180余篇學術論文📎👨🏼‍🍳。他的研究4次得到美國NSF支持🤛，2009年及2016年兩次獲中國國家自然科學基金海外與港澳合作研究基金(原海外傑青)支持。