6月16日，徐瑨以“时变排队系统中信息年龄的微分方程解法”为题进行分享。徐瑨指出，信息年龄（AoI）是评估实时系统信息新鲜度的关键指标。然而，在实际应用中，受能量限制或事件驱动采样策略等因素影响，数据包采样率往往呈现时变特性，这给AoI评估带来严峻挑战——系统状态的时间相关性使传统基于平稳性假设和稳态分析的方法难以奏效。

针对上述难题，徐瑨团队聚焦于一个具有时变采样率和概率抢占特征的Mt/G/1/1排队系统，提出基于多维偏微分方程（PDE）的分析框架用于刻画系统状态分布的时间演化规律，并将原高维方程拆解为若干低维子系统，从而获得任意时刻AoI分布的解析结果。此外，研究证明该框架可自然推广至平稳情形，并导出了稳态下AoI的闭式表达式。最后，徐瑨针对时变场景中的系统参数构建了优化问题，并提出一种启发式方法，用于在不同时间段内识别满足AoI约束且降低采样成本的采样率。

在交流互动环节，现场学术氛围愈加热烈。胡鹏、王亚东、林熙、盛典、徐汾等教师围绕AoI指标的优势与约束、信息新鲜度的评判标准、数值计算方法、潜在应用领域及优化目标等问题展开深入讨论。徐瑨逐一细致解答，并向大家致以诚挚谢意。

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