报告时间：2026年9月23日（周三）上午 10:30-12:00

报告地点：苏州大学天赐庄校区精正楼103

报告人：黄华雄 教授、徐士鑫 副教授，昆山杜克大学


报告摘要：

本次报告将面向实际工程问题，介绍数据驱动与机理驱动两类建模方法。其中，数据驱动方法主要基于机器学习从数据中挖掘规律，机理驱动方法则通过数学模型描述问题的内在机制。报告将结合具体案例，探讨如何利用这两类方法对实际问题进行建模、分析与求解。


报告人简介：

黄华雄教授，应用数学家。其研究领域包括流体力学、科学计算与数据分析。他将数学应用于工业、金融、环境科学和生物医学等多个方面。其团队近期的重点是基于视网膜图像的生理学信息建模与分析。黄教授本科毕业于复旦大学数学系，获学士学位，在英属哥伦比亚大学应用数学研究所获得博士学位。曾任加拿大自然科学与工程研究理事会博士后研究员、日本学术振兴会东京大学访问学者、坎特伯雷大学Erskine访问学者（三次获得该荣誉），以及巴黎第六大学客座教授等。他曾获加拿大工业与应用数学学会-菲尔兹研究所工业数学奖，并成为菲尔兹数学科学研究所终身研究员。

徐士鑫是昆山杜克大学数学副教授，研究聚焦于复杂流体、多尺度传输与可解释机器学习在医疗健康与工业中的交叉应用。他围绕热力学一致的建模框架（能量变分法；相场/半透膜模型）、结构保持的数值方法（能量稳定/相容格式；均化理论）以及数据驱动方法（NCART、类不平衡GBDT、结合RSmote的PINNs）开展系统研究，并作为负责人或核心成员承担国家自然科学基金面上项目及多项院企联合合作。徐士鑫博士毕业于中国科学技术大学（USTC），先后在新加坡国立大学、美国圣母大学、加州大学河滨分校以及加拿大多伦多菲尔兹研究所从事博士后研究。


邀请人：王志国、骆佳琦