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    人工智能赋能数学学科建设研讨会学术讲座

    信息来源: 发布日期:2024-10-29

    序号

    讲座题目

    主讲专家

    讲座时间

    讲座地点

    1

    Mathematical Formalization for Operations Research

    文再文

    1030日,1000

    鸿鹄楼7002

    2

    数智时代数学教学思考与探索

    徐定华

    1031日,900

    燕归楼3012

    3

    大语言模型辅助运筹优化方法研究

    王祥丰

    1031日,900

    燕归楼3013

    4

    Iteration and Dynamical Systems(迭代与动力系统)

    张伟年

    1031日,1430

    鸿鹄楼7002

    5

    从勾股定理谈起

    秦厚荣

    1031日,1430

    鸿鹄楼7003


    讲座对象:全校师生


    讲座内容:

    01

    In this talk, we will present our preliminary strategies aimed at formalizing the core disciplines within operations research. We will report our recent advancements in mathematical optimization, alongside the development of a framework employing Large Language Models to translate informal proofs into their formal equivalents using Lean. Furthermore, we are excited to announce "Reaslab", an innovative tool designed for machine-assisted reasoning. Developed by the team at Peking University, Reaslab harnesses the power of artificial intelligence to facilitate and enhance the process of mathematical reasoning and proof verification.


    02

    围绕数智时代数学素养培养主线,阐释数智时代数字经济·AI·数学之逻辑脉络,研讨数学驱动AIAI赋能数学教学的相互作用机理。分享AI赋能新财经拔尖人才培养的数学教育思考与实践,介绍数学课程教学设计与研究性教学方法,含BIMM教学模式、iCar算法训练方法。


    03

    人工智能技术的快速发展为各个领域的革命性发展提供了新的机遇,包括运筹学。学习优化可以认为是人工智能与运筹学融合的研究新方向,学习优化可以提升运筹学多个阶段(如模型构建、模型优化、方法优化等)的效果和效率。本报告将通过探索性工作来阐述人工智能增强运筹学方法和工具的能力。


    04

    本次报告从物理、力学、工程、经济乃至日常生活中观察运动,通过其数学描述理解动力系统的及其离散化,进而介绍其周期性和分岔等问题。


    05

    勾股定理的伟大不仅仅体现在几何学中,也体现在数论这门迷人的学科中,报告将通过介绍费尔马大定理以及具有千年以上历史的同余数问题来说明后一点。报告将说明,解决同余数问题实际上是要证明千禧年七大数学问题之一的BSD猜想(Birch and Swinnerton-Dyer Conjecture )


    主讲专家简介:

    专家1文再文,工业工程与管理系系主任,北京大学北京国际数学研究中心教授,北京大学博雅特聘教授,主要研究最优化算法与理论及其在机器学习、人工智能中的应用。2012年获得中国运筹学会青年科技奖一等奖2016年获中国青年科技奖2020年获国家万人计划科技创新领军人才,2024年入选教育部长江学者特聘教授现为中国运筹学会常务理事,中国运筹学会数学规划分会副理事长。主要研究最优化算法与理论及其在机器学习人工智能中的应用。主持国家自然科学基金重点项目等多个课题,发表学术论文70余篇

    专家2:徐定华,博士, 浙江理工大学理学院二级教授,上海财经大学数学学院教授、博士生导师、教授委员会主任,现任教育部高校数学类专业教,学指导委员会委员、中国数学学会高等教育工作委员会委员,国际SCI刊物《Applicable Analysis》的编委。曾评为全国优秀教师、省教学名师。主要从事偏微分方程反问题理论、计算及其应用研究,开创了应用科学中反问题研究新方向。近十年主持国家基金项目4项、重大研究计划项目1项,发表SCI检索论文20多篇,出版专著、译著、教材多部。在《中国高等教育》、《中国大学教学》、《高等工程教育》等刊物上发表了系列教育研究论文35篇。

    专家3:王祥丰,华东师范大学计算机科学与技术学院副教授,2009年和2014年分别获得南京大学学士和博士学位;攻读博士学位期间,获得国家留学基金委资助赴美国明尼苏达大学联合培养。毕业后,加入华东师范大学计算机科学与技术学院,主要研究方向是多智能体学习、分布式优化、可信机器学习等。获得中国运筹学会青年科技奖提名奖、上海市青年科技启明星和IEEE信号处理学会最佳论文奖(2021年)。已在IEEE TPAMIIEEE T-CyberneticsIEEE TSPIEEE TMI、《软件学报》、PR等人工智能国际权威期刊以及NeurIPSICLRKDDCVPRIJCAIAAMASUAIICRAICASSP等人工智能国际权威会议发表论文40余篇;已在MPMORSISCSVVACOAP等运筹学国际权威期刊发表论文10余篇。

    专家4张伟年,四川大学教授、博士生导师,现任数学学院院长,曾获国家杰出青年科学基金,教育部自然科学奖一等奖。从事微分方程与动力系统教学和研究,涉及分岔理论、正规形理论、不变流形理论及其在非线性振动、生态及传染病动力学模型、网络稳态分析等方面的应用。在Proc.Roy.Soc.EdinbJ.Diff.EqnsJ.Difference Eq.Appl.Ann.Polon.MathDyn.Stab.Syst.Nonlinear Analysis TMA、《中国科学》、《数学学报》等国际和国家核心学术期刊上已发表学术论文100余篇,其中SCI收录100余篇。

    专家5:秦厚荣,江苏国家应用数学中心主任。1998年至2022年先后担任南京大学数学系党委书记,系主任。江苏省数学学会第十届、第十一届理事长,第十二届监事会监事长。研究方向主要是代数数论和代数K理论。在国际著名刊物上发表了数十篇论文,研究结果在国际同行中产生了广泛而积极的影响,被国外同行称为“秦的方法”。1999年获国家杰出青年科学基金,2004年受聘教育部奖励计划特聘教授。现为教育部数学专业教学指导委员会委员,中国数学会华东区召集人,教育部“101计划”数学专家委员会委员。

    注:请提前加入QQ群:752977875,讲座相关事项会在群里通知