如何优雅地让机器完成数学建模？

报告题目：如何优雅地让机器完成数学建模？

报告人: 洪柳（副教授，中山大学数学学院）

报告时间: 2020年11月18日（星期三）晚上19:30

报告形式:腾讯会议   ID：996 725 194

报告摘要: 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。

报告人简介: 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PNA

S, JACS, Biophys. J等期刊发表SCI论文40余篇。

（撰稿人：雷锦志；审稿人：裴永珍）

应用数学中心

2020年11月11日