荷兰代尔夫特理工大学林海翔教授学术报告
报告题目：数据不确定性对同化和机器学习结果的决定性影响
报告人：林海翔
工作单位：荷兰代尔夫特理工大学
报告时间：2025年4月23日上午10:00 -12:00.
地点：数信学院305
报告摘要：报告讨论数据和模型的不确定性及数据同化原理。数学物理模型常常被用来描述各种问题的演化过程，由于在初始阶段信息欠缺和不可测，所以实际应用中我们面临方程中各种不确定的参数和初始值。数据同化方法用一系列不同时间点的观测数据来调整那些不准确的参数和初始值使得所建立的数学物理模型越来越精确。机器学习是数据驱动的方法，通过寻找数据的特征和相互关系来拟合和优化函数，它同数据同化的区别在于没有数理模型。如何结合这两种方法来增强学习和预测能力是一个新的焦点。
报告人简介：Haixiang Lin（林海翔），荷兰代尔夫特理工大学（Delft University of Technology）应用数学研究所和莱顿大学（Leiden University）环境科学系教授，中国科学院大学和山东大学兼职客座教授。1978年考入清华大学，79年赴荷兰代尔夫特理工大学留学，分别获得学士、硕士和博士学位。林教授在高性能计算、并行算法、大规模复杂系统建模与仿真领域有丰富的经验，是并行分布计算与数据建模仿真领域的知名学者。林教授承担欧洲、荷兰10多项科研项目，发表研究论文180多篇，担任多个国际学术期刊编委、学术会议程序委员会主席/副主席，曾担任全欧华人专业协会联合会主席、荷兰华人学者工程师协会主席，荷兰皇家骑士勋章获得者。
