题目：Space-Time swap, machine learning and predictions for complicated dynamical systems

报告人：夏志宏（大湾区大学、西北大学）

时间: 2024年12月16日（周一），15:00-16:00

地点: 纯水楼301

 

摘要:  Without Newton (Newtonian mechanics, universal gravitation and calculus), can we predict the positions of n-body problem from observational data, even if these data are very much partial? The answer is yes! We design a machine learning algorithm to learn complex systems from partial observables. We show that, any finite dimensional complex systems can be reconstructed  from some generic observables. We called it the principle of space-time swap, it is potentially applicable to a wide range of problems. The underline theory is the Takens’ Embedding Theorem.

报告人简介：夏志宏，大湾区大学（筹）讲座教授，美国西北大学数学系潘克讲席教授。主要研究兴趣为动力系统、太阳系动力学、人工智能算法。主要成就包括解决百年悬而未决的庞勒维猜想，和黎健一起发现几亿年曾有太阳系外大行星在木星与土星之间飞过。夏志宏曾获多项国际重大学术奖励，包括美国国家青年研究者奖、Sloan Research Fellowship、首届Blumenthal Award for Advancement of Pure Mathematics、Monroe Martin应用数学奖，国际数学家大会（ICM）报告人（1998）。夏志宏1982年毕业于南京大学天文系，1988年获得美国西北大学数学博士学位。先后任教于哈佛大学（1988，助理教授），佐治亚理工学院（1990，副教授），美国西北大学（1994，教授；2000，潘克讲席教授）；1999年受聘为北京大学数学学院第一批长江计划特聘教授；2015年受聘为南方科技大学数学系创系系主任。夏志宏2015年参与建立未来科学大奖，是大奖科学委员会创始成员；2020起为《知识分子》总编辑之一。


邀请人：杨大伟