活动回顾 | 数学与交叉科学论坛圆满落幕
2022年12月14日，由香港中文大学（深圳）理工学院、深圳国际工业与应用数学中心、深圳市大数据研究院主办的数学与交叉科学论坛圆满落幕。来自大湾区内外的数学与交叉科学相关领域的专家学者分享了各自的最新研究成果，精彩纷呈，得到了广泛关注。
01 开幕仪式
香港中文大学（深圳）校长 徐扬生院士
中国工程院院士、香港中文大学（深圳）校长徐扬生院士在致辞时表示，数学学科一直是香港中文大学（深圳）学科建设不可缺少的一环，也是各类理工学科交叉的重要研究基础。徐扬生院士期待深圳国际工业与应用数学中心能够与其他学科的研究进行紧密合作，为学科交叉研究的发展贡献自己的力量。
香港中文大学（深圳）副校长
深圳市大数据研究院院长 罗智泉院士
香港中文大学（深圳）副校长、深圳市大数据研究院院长罗智泉院士表示，经过两年的磨砺，深圳国际工业与应用数学中心已于12月初正式注册，中心的建设与发展离不开政府各部门以及各位专家的支持与帮助。数学中心将瞄准大湾区数字经济、人工智能和高性能计算等国家战略问题和核心技术问题，搭建高水平的数学学科研究与学科交叉平台。
深圳市科技创新委员会副主任 钟海
深圳市科技创新委员会副主任钟海代表委员会向各位专家和研究人员对深圳市科技创新产业发展的支持表示感谢。深圳市正在大力构建技术创新和基础研究的双轮发展体系，新一代技术发展需要深圳国际工业与应用数学中心的科研力量来攻克难关，汇聚国际科研和产业界资源，实现科研到应用的转化。
中国科学院院士
深圳国际工业与应用数学中心主任 马志明
“人工智能的发展改变了科学研究范式，离不开数学这样的研究工具，未来的突破更离不开数学的支撑”。中国科学院院士、深圳国际工业与应用数学中心主任马志明表示，可以预见数学与人工智能的结合将为学科交叉带来更广阔的机遇，数学中心将服务于国家发展战略，攻克“卡脖子”的技术难关。
香港中文大学（深圳）理工学院助理院长
肖博文教授
香港中文大学（深圳）理工学院助理院长肖博文教授感谢各位嘉宾能够参加本次论坛，感谢理工学院和中心的各位教授与工作人员的付出与努力。肖博文教授希望能够充分发挥学校、学院以及数学中心的国际化优势，开展高质量的学术研究，培养高端人才，成为国际一流的学术与教学中心。
深圳市福田区副区长 欧阳绘宇
深圳市福田区副区长欧阳绘宇对深圳国际工业与应用数学中心的正式注册表示热烈祝贺。他表示中心的成立来之不易，区政府和市政府为此付出了相当的努力，同时感谢学校和中心各位领导、专家和工作人员的付出。相信数学中心将为福田区和深圳市的高新技术产业发展带来十分重要的基础支持，成为产学研一体化的模范与高地。
香港中文大学（深圳）理工学院校长讲座教授
深圳国际工业与应用数学中心常务副主任 王筱平教授
此次论坛由香港中文大学（深圳）理工学院校长讲座教授、深圳国际工业与应用数学中心常务副主任王筱平教授主持，他对出席本次论坛的嘉宾表示热烈的欢迎和诚挚的感谢！
02 论坛回顾
袁亚湘院士
袁亚湘院士的报告题目是“Least H²-norm Updating Quadratic Model for Derivative-free Trust-region Algorithms”。袁亚湘院士介绍了关于无导数优化方面的最新进展。针对其中一类具有广泛应用的无导数优化问题,在欠定条件下对信赖域方法的子问题进行有效的插值，通过引入H²范数建立新的逼近格式。较之经典的Frobenous范数意义下的优化算法，该研究通过严格的理论证明以及数值比较论证了算法的优势。
王子卓教授
王子卓教授的报告题目是“Dynamic Seat Allocation Problem on High-Speed Trains”。王子卓教授介绍了高铁票售卖这一动态优化问题的求解难点与关键。以实际问题为背景，从静态建模到动态建模，逐步增加优化问题的约束条件（即增加顾客需求），使得模型更加逼近实际情况。计算结果表明，在真实数据集上算法的求解同样高效稳定。
孙若愚教授
孙若愚教授的报告题目是“Why Are Modern Neural Networks So Large? An Optimization Perspective”。孙若愚教授介绍了关于神经网络结构的研究工作。研究的核心内容基于神经网络的计算规模，从优化的角度深入地探讨了神经网络结构对于优化问题的影响，强调了优化误差在神经网络训练中不容忽略的性质。
王东教授
王东教授的报告题目是“Modeling and Simulation of Interface Problems”。王东教授介绍了关于界面模型数值模拟的相关研究。通过举例，说明界面模型建模问题普遍存在于流体力学，材料科学，图像处理，工业制造等实际问题中。同时提出了一种全新并且高效稳定的界面问题求解算法，进一步讨论了算法与深度神经网络结合思路。
叶荫宇教授
叶荫宇教授的报告题目是“Online Linear Programming: Application and Extensions”。叶荫宇教授介绍了在线线性规划问题方面的应用与进展。首先回顾了一些针对随机到达假设下的近似最优理论及其相关算法，进一步介绍了有关模型及相应算法上最新的进展，例如资源分配达到“公平”的在线内点法及在不同领域前沿的应用。
龚世华教授
龚世华教授的报告题目是“Linear and Nonlinear Preconditioners：Applications and Theory”。龚世华教授介绍了线性与非线性预处理求解器相关内容的理论及应用。通过心血管建模以及波散射问题，深入讨论了偏微分方程离散后相应的代数方程组的预处理方法，并且展示了最新的关于非线性方程迭代算法的收敛性理论以及数值模拟结果。
