中科院院士、普林斯顿大学鄂维南教授做客“南强学术讲座”

发布日期:2019-09-01     浏览次数:次   

  8月23日,应我院邀请,普林斯顿大学、北京大学鄂维南院士来访并做客厦门大学最高层次学术讲座——“南强学术讲座”(第987期),为师生带来一场题为“机器学习的基础理论与科学机遇”的精彩报告。田中群院士,谢兆雄院长以及多位学院教师参加了交流和讲座。讲座由程俊教授主持。


讲座开始前,由田中群院士向鄂维南院士颁发“南强学术讲座”纪念牌并合影留念。


田中群院士为鄂维南院士授南强讲座纪念牌-suoxiao.jpg

  讲座中,鄂维南院士围绕机器学习的基本数学理论,介绍了科学研究的开普勒范式和牛顿范式,从中引出统计学习作为一种研究范式的理论基础。通过对原子、分子、流体等不同尺度的模拟分析,介绍了团队通过对机器学习的基础理论的研究,从逼近论的角度针对高维和过参数化的情形引进一套新的数学框架,并应用这个新的框架建立起核方法、浅层和深层的神经网络模型数学理论,在材料模拟,空气动力学,金融市场分析及语言学等领域取得了许多新进展。结合在多尺度模拟长期的研究积累,结合神经网络,解决传统上未发生尺度分离的多尺度问题的模拟,发展了基于深度神经网络的势函数,实现了固体电解质材料的宽温区模拟研究。参加讲座的师生与鄂院士进行了深入讨论。


鄂维南院士讲座-suoxiao.jpg


颁发南强学术讲座纪念牌合影-suoxiao.jpg


【人物名片】

鄂维南,北京大数据研究院院长,普林斯顿大学教授,中国科学院院士。1989年博士毕业于美国加州大学洛杉矶分校;1989年至1991年,在纽约大学柯朗数学研究所做博士后。1993年获斯隆奖(Alfred P. Sloan Foundation Fellowship)。1996年获首届美国总统青年科学家与工程师奖。2003年获国际工业与应用数学协会科拉兹(Collatz)奖。2009年获美国工业与应用数学学会克来曼(Kleinman)奖。2014年获美国工业与应用数学学会卡门(Theodore von Karman)奖。2009年入选首届美国数学学会、2012年入选首届美国工业与应用数学学会会士。现任国家973计划项目“非结构数据的统计学习:数学基础及算法”首席科学家,中国大数据专家委员会副主任委员。


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