<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=ISO-8859-1">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    <div align="center"><font face="Calibri"><b><big><big>CMS / AARMS
              Lecture: Mary Lou Zeeman</big></big></b></font></div>
    <div class="moz-forward-container"> <font face="Calibri"><br>
        Date:&nbsp; September 27, 2013<br>
        Time: 7:00pm<br>
        Venue:&nbsp; Potter Auditorium,<br>
        Rowe Building,<br>
        Dalhousie University<br>
        6100 University Avenue<br>
        Halifax, NS<br>
      </font>
      <meta http-equiv="CONTENT-TYPE" content="text/html;
        charset=ISO-8859-1">
      <p style="margin-bottom: 0cm" align="JUSTIFY"><font face="Calibri"><b>Title</b></font></p>
      <p style="margin-bottom: 0cm" align="JUSTIFY"><font face="Calibri">Harnessing

          Math to Understand Tipping Points</font></p>
      <p style="margin-bottom: 0cm" align="JUSTIFY"><font face="Calibri"><b>Abstract</b></font>
      </p>
      <p style="margin-bottom: 0cm" align="JUSTIFY"><font face="Calibri">The

          term &#8220;tipping point&#8221; describes the moment when a system
          suddenly changes state, with no obvious trigger other than a
          slowly changing environment. Tipping points are difficult to
          predict and difficult to reverse. Examples range from
          capsizing boats to fishery collapse; they include financial
          market crashes, the poverty trap, melting polar ice caps,
          shifts in ecosystems, and mood changes. A mathematical
          framework for understanding how tipping points can arise as
          bifurcations has long been in place. Pressing sustainability
          questions are now placing the study of tipping points in the
          context of policy decision support, and driving efforts to
          explore the interaction between tipping and stochasticity in
          noisy systems. Can we extract, from measurements, indicators
          of resilience to tipping and early warning signals for
          proximity to a tipping point? We will introduce the
          bifurcation framework and discuss these questions in the
          context of applications to climate and biology.</font></p>
      <p style="margin-bottom: 0cm" align="JUSTIFY"><font face="Calibri"><b>Biography</b></font>
      </p>
      <p style="margin-bottom: 0cm" align="JUSTIFY"><font face="Calibri">Mary

          Lou Zeeman is the Wells Johnson Professor of Mathematics at
          Bowdoin College. She received her Ph.D. from the University of
          California, Berkeley under the supervision of Moe Hirsch;
          worked at the University of Texas at San Antonio for 15 years;
          and has held visiting positions at the Institute for
          Mathematics and its Applications, Massachusetts Institute of
          Technology, the University of Michigan, and Cornell. Her
          research interests range from dynamical systems to population
          dynamics and fisheries, neuroscience, endocrinology, and
          climate science.<br>
        </font> <font face="Calibri"><br>
        </font> </p>
      <font face="Calibri">Zeeman is also involved in several
        interdisciplinary initiatives focused on the health of the
        planet. She co-directs the <a moz-do-not-send="true"
          href="http://www.mathclimate.org/">Mathematics and Climate
          Research Network</a> that links researchers across the U.S.
        and beyond to develop the mathematics needed to better
        understand the earth's climate (<a moz-do-not-send="true"
          class="moz-txt-link-abbreviated"
          href="http://www.mathclimate.org">www.mathclimate.org</a>).
        She helped found the Institute for Computational Sustainability
        based at Cornell University, and she is on the organizational
        team of the <a moz-do-not-send="true"
          href="http://www.mpe2013.org/">Mathematics of Planet Earth
          2013</a> initiativ</font><font face="Calibri">e.</font><br>
    </div>
    <br>
  </body>
</html>