个人简介
姓名：姚昌龙
所别：应用数学研究所
职称：助理研究员
研究领域：概率论, 渗流理论, 统计物理, Schramm-Loewner evolution
邮箱：deducemath@126.com


工作经历:
2013年6月至今：中科院数学与系统科学研究院，助理研究员
2011年7月至2013年6月：北京大学数学科学学院，博士后
学习经历:
2011年获中国科学院大学博士学位
2006年获山东科技大学学士学位
其他经历：
2017年7月至2018年6月：访问剑桥大学统计实验室
主持青年科学基金项目:
2017年1月至2019年12月：二维临界渗流及其标度极限研究








研究方向 渗流理论
渗流（percolation）是概率论和统计物理中关于相变的基本模型之一，对Ising模型、随机簇（random cluster）模型的研究有重要的指导意义。近些年，Schramm, Smirnov, Werner等人关于二维临界渗流及其标度极限的研究取得突破性进展，使其成为概率论和统计物理的研究热点。














学术论文 Yao, C.-L.: Asymptotics for 2D critical and near-critical first-passage percolation. Preprint, arXiv:1806.03737 (2018)

Yao, C.-L.: Multi-arm incipient infinite clusters in 2D: scaling limits and winding numbers. Ann. Inst. H. Poincare Probab. Statist. To appear.

Jiang, J., Yao, C.-L.: Critical first-passage percolation starting on the boundary. Stochastic Processes and their Applications. To appear.

Yao, C.-L.: Limit theorems for critical first-passage percolation on the triangular lattice. Stochastic Processes and their Applications 128, 445-460 (2018)

Yao, C.-L., Guo, T.-D.: The coverage holes of the largest component of random geometric graph. Acta Mathematicae Applicatae Sinica (English Series) 31 (4), 855-862 (2015)

Yao, C.-L.: Law of large numbers for critical first-passage percolation on the triangular lattice. Electronic Communications in Probability 19, no. 18, 1-14 (2014)

Chen, G., Yao, C.-L., Guo, T.-D.: The asymptotic size of the largest component in random geometric graphs with some applications. Advances in Applied Probability 46, 307-324 (2014)

Yao, C.-L.: A CLT for winding angles of the arms for critical planar percolation. Electronic Journal of Probability 18, no. 85, 1-20 (2013)

Yao, C.-L.: A note on geodesics for supercritical continuum percolation. Statistics and Probability Letters 83, 797-804 (2013)

Yao, C.-L., Chen, G., Guo, T.-D.: Large deviations for the graph distance in supercritical continuum percolation. Journal of Applied Probability 48, 154-172 (2011)

Chen, G., Guo, T.-D, Yao, C.-L.: Some properties for the largest component of random geometric graphs with applications in sensor networks. Acta Mathematicae Applicatae Sinica (English Series) 25, 579-592 (2009)





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