2023年12月4日至6日，由计算科学与金融数据研究中心组织的“现代应用数学交叉研究新进展研讨会”于上海财经大学数学学院成功举办，三十多位应用数学领域校内外专家学者及研究生参加了此次会议。此次学术会议旨在增强上海财经大学计算科学与金融数据研究中心研究团队与国内青年科技人员的学术交流与合作，探讨现代应用数学交叉研究新进展。
在5日下午红瓦楼826室进行的集中报告会上，数学学院院长徐定华教授首先致辞对前来参会的各位专家学者表示了热烈欢迎，并介绍了上海财经大学以及数学学院的概况，谈到了应用数学交叉创新的重要性。
紧接着，在徐院长的主持下会议进入了学术报告环节。来自浙江大学数学科学学院的徐翔研究员首先为大家作了题为《几类典型偏微分方程反问题的理论、算法及应用》的报告。徐翔教授是浙江省特聘专家，现任中国工业与应用数学会反问题与成像专委会秘书长，反问题是现代应用和计算数学中的一个的重要研究领域，具有广泛的应用前景，徐教授此次为大家介绍了包括反谱问题、反散射问题、分数阶扩散方程等几类偏微分方程反问题的理论和计算方法的最新进展。
随后，来自东南大学的刘继军教授为大家作了题为《On the recovery of internal source for an elliptic system by neural network approximation》的报告。刘继军教授是东南大学二级教授，享受国务院政府特殊津贴专家，现任南京应用数学中心常务副主任。刘教授在报告中介绍了一种通过内部数据重构未知源项的反演问题，并利用解析性和条件稳定性构建了基于神经网络逼近的反演算法。
在报告会的下半场，来自东南大学的青年学者钟敏副教授给大家作了题为《椭圆方程高效求解算法》报告，介绍了基于数据的解算子学习的椭圆方程数值新算法，以及将偏微分方程性质融入算法的思想。随后，来自复旦大学的博士研究生李婷月作了题为《高频Helmholtz方程基于学习的数值算法》的报告，介绍了解算子学习算法在高频Helmholtz方程中的应用和方法的可泛化可解释特性。
最后，中心主任、上海市工业与应用数学学会理事长程晋教授主持了研讨环节并总结，大家对机器学习、人工智能、基于大数据的微分方程数值算法等研究热点，以及应用数学和交叉研究的新方法新思想进行了热烈讨论。
在此次会议中，各位报告人介绍了相关领域的最新研究成果和进展，充分展示了应用数学在科学研究和生产实践中的关键作用，以及交叉研究的重要性。参会专家进行了充分的交流，现场气氛热烈，学术氛围浓厚。大家期待有会后更多的交流合作，促进相关领域的进一步发展，促进应用数学与其它学科的交叉融合。
附：活动照片
