线上学术报告

题目: 如何利用机器学习辅助数学建模？

报告人: 洪柳副教授（中山大学数学学院）

摘要

随着各种先进技术设备的广泛应用，目前大多数科学领域正处于海量数据迅速积累的黄金时代。而与此形成鲜明反差的是，我们对数据的处理能力、对数据背后科学的理解能力还处在相对初级的阶段。

在本次报告中，我们将以机器学习辅助数学建模为主题，重点介绍本课题组在基于常微分方程动力系统构建可解释性网络（ODENet）方面的研究进展。内容不仅包括ODENet辅助学习捕食者-猎物模型、混沌洛伦兹系统、肌动蛋白聚集机制等，也涵盖了ODENet在多尺度建模领域的一些初步应用。我们的研究工作表明，基于微分方程数值格式的可解释性网络，正在成为自动化处理海量数据、深入挖掘数据背后动力学机制的强有力手段之一。

个人简介：洪柳，中山大学数学学院副教授。长期从事应用数学、计算化学和生物学、非平衡热力学等方面的研究，在PNAS, JACS, Biophys. J等期刊发表SCI论文40余篇。

北京时间：2022年5月30日（周一）上午10:30

线上参加：#腾讯会议 264-895-082

联系人：胡煜成
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