(资料图片仅供参考)

7月10日至8月4日，2023年北京大学研究生应用数学专题讲习班在北京大学成功举办。本届讲习班由北京大学数学科学学院和北京国际数学研究中心共同举办，获得国家自然科学基金委员会天元基金和北京大学“研究生教育创新计划”专项支持。 讲习班采取线下授课与线上直播相结合的方式，吸引了国内外众多高校和科研院所的研究生和青年教师报名参加。116名学员齐聚燕园，400余名学员云端旁听，共同探索当前国际应用数学学科的前沿领域。

线下课堂授课

线上课堂直播

学员认真听讲

本届讲习班共开设四门课程，秉承选题前沿、方法创新的理念，课程设置以应用数学为根本，以学科交叉为主流，内容涵盖了计算数学、机器学习、数学优化、分子动力学和数学生命科学等若干交叉学科。 其中，北京应用物理与计算数学研究所的王涵研究员讲授课程“分子动力学模拟和深度学习”，介绍了分子动力学模拟的基本原理，以及深度学习方法在原子间相互作用建模和稀有事件采样等问题中的应用。牛津大学的Philip Maini教授讲授课程“Emergent Phenomena in Mathematical Models for Biology and Medicine”，介绍了数学生命科学研究中的基础理论、建模计算方法及前沿应用。洛桑联邦理工学院的Martin Jaggi教授讲授课程“机器学习的优化理论与算法”，介绍了适用于机器学习和数据科学中应用的现代优化方法。斯坦福大学的李志远助理教授讲授课程“深度学习理论”，介绍了深度学习优化理论和泛化理论的相关内容。

王涵在授课

Philip Maini线上授课

Martin Jaggi在授课

李志远在授课

四位主讲教师均为国内外从事交叉学科研究的知名学者或活跃的研究人员，授课内容精炼丰富、深入浅出，理论与实践并重，用前沿的思维方式引导学员，帮助学员夯实知识基础，拓展研究思路，提升科研创新能力。学员们学习热情高涨，课上积极参与讨论互动，课下主动与授课教师交流探讨，学员之间相互学习合作，激发创新思维，获得学术启发，形成了浓厚的学术氛围。

学员与授课教师课后讨论

北京大学数学科学学院和北京国际数学研究中心一直致力于培养有志于从事应用数学交叉学科研究的拔尖人才。北京大学应用数学专题讲习班（其前身是自2002年夏季启动已成功举办二十一期的北京大学应用数学暑期学校），通过开设数学与统计、计算、物理、生命科学等其他学科领域的交叉课程，邀请国内外相关领域的知名学者或者活跃的研究人员授课，将国际学术前沿思想介绍进来，使学员接触到当前国际应用数学最前沿的研究方向和成果，拓展研究思路和学术视野，为他们的科研工作提供有益的指引，以培养更多从事交叉学科应用数学研究的拔尖人才。

来源：“北京大学数学科学学院”微信公众号

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