报告人：宋鹏飞（西安交通大学）
报告时间：2025年9月20日上午9:00
腾讯会议号：749-708-999
联系人：魏春金
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报告摘要：In this talk, I will first outline our established work, including couple of infectious disease dynamics and deep learning based on universal differential equations (UDEs) for learning unknown mechanisms, alongside a method for mechanistic discovery that extracts first-principles simplest functions from trained neural networks. Then I will introduce some recent advances, covering the underlying machine learning generalization theory for such UDE-based coupled models, the integration of dynamical systems with neural operators, and couple of transmission dynamics with transfer learning to enable robust prediction across diverse scenarios.
报告人简介：宋鹏飞，男，理学博士，西安交通大学副教授。2014年获得西安交通大学数学学士学位；2020年获得西安交通大学数学博士学位；2017-2019在俄亥俄州立大学联合培养两年；2021-2023在加拿大约克大学和多伦多大学进行博士后研究。2021年至今主持项目5项，包括国家自然科学基金青年基金和面上项目、博后面上和站中特别资助等。宋鹏飞的研究方向是深度学习与微分方程耦合理论，偏微分方程、泛函微分方程以及传染病多尺度模型研究，相关工作发表在《SIAM on Applied Mathematics》，《J. Differential Equations》，《J. Math. Biol.》，《Bull. Math. Biol.》等期刊。
