一、数学生命科学

针对分子生物学、定量生物学、系统医学、临床医学等生命科学领域，面向生物医药和精准医学等国家战略需求，围绕生命科学的基本问题和精准医疗所面临的数学问题进行研究。通过中心与生命科学学科、临床研究机构的合作，树立数学与生命科学合作研究新范式，探索复杂生命系统的数学建模新思路，建立重大疾病早期诊断和动态风险评估的新技术和新方法。主要研究内容包括生命科学问题的可计算建模、生物信息、数学肿瘤学、单细胞组学数据分析、医学影像数据分析与可视化、健康大数据和疾病风险评估等。

二、材料科学的数理方法

围绕我校纺织特色学科，面向航空、航天、国防等国家重大需求驱动的现代纺织科学与材料科学研究中的基础问题，发展现代数学方法在材料性能研究、材料设计自动化和纺织产业数字化中的应用，提升我校纺织和材料科学理论研究，促进数学与纺织学科、材料学科的深度融通，培育具有学科交叉特色的高水平成果与项目。通过数学、纺织、材料、力学、信息等多学科交叉，重点开展纺织材料的热湿传导性、热湿舒适性、虚拟纤维模型、织物尺度和构建尺度的数学模型和非线性本构方程等研究。主要研究内容包括功能材料性能研究的数学问题、纺织材料中数学模型的分析与计算、纺织材料大数据分析与系统建模、纺织材料的优化设计及性能评价。

三、复杂动力系统

围绕化学工程、生态系统、环境能源等实际问题，提炼其动态过程的机理而形成动力学模型，运用动力系统理论、复杂网络、计算理论、突变理论、统计力学、计算模拟等方法，对相关的多尺度动力学、相超快动力学、极端条件下的动力学特征进行深入的理论与计算分析，以阐明系统的定性规律、演变机制和时空特征，为其动态发展规律的预测、控制与干预提供依据，发展复杂动力系统的新理论和新方法。主要研究内容包括多尺度化学反应动力学、随机微分方程、混杂动力系统、偏微分方程等的理论及其应用。通过五年的建设，形成一支复合型的创新研究团队，能在多尺度动力学、化学催化反应和催化剂的理论设计方面取得新突破，促生新的学科增长点和高水平成果。

四、智能计算与大数据

瞄准当前新一代信息技术和人工智能的热点发展方向，以机器学习、复杂信息系统、大数据分析为牵引，发展智能计算的数学理论、方法和应用。通过理论与应用研究发展针对纺织大数据、智能制造、计算机视觉、远程医疗等具体应用场景的人工智能和机器学习方法。主要研究内容包括智能计算的数理基础、因果推断、神经网络的可解释性、机理与数据驱动的统计学习方法。通过数学与相关学科的合作研究使我校在智能计算和人工智能的数学基础理论领域取得显著进展，搭建一个集理论研究、算法开发和产业应用的创新平台。

五、优化控制与统计

面向智能交通、多智能体、现代物流、金融经济、重大传染病防控等国计民生需求，提炼其中的优化、控制和统计推断问题，开展理论与应用研究，发展混杂动力系统的最优控制理论、复杂网络性能分析与自适应控制方法、高维数据降维与统计分析、多目标优化方法，提出面向产业应用的统计优化新方法。研究内容包括混杂控制系统、复杂网络动力学、不确定系统的控制器与观测器设计、多元统计分析和高维数据处理。