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报告题目: 具有多体非马尔可夫记忆的粗粒化分子动力学构建方法
报告人：吕力遥 Hedrick 助理临时教授 加州大学洛杉矶分校 数学系
报告时间：2025年6月30日下午15:00
报告地点：红瓦楼726
报告内容简介：我们提出了一种基于机器学习的粗粒化分子动力学（CGMD）模型，能够真实地保留分子间耗散相互作用的多体特性。与传统的经验型粗粒化模型不同，该方法基于 Mori-Zwanzig 理论框架构建，自然地引入了具有状态依赖性的非马尔可夫记忆项，而非仅通过匹配平均场性质（如速度自相关函数）进行拟合。数值结果表明，保留记忆项中的多体特性对于准确预测体系中的集体输运与扩散过程至关重要，而经验模型在这一方面往往存在明显的局限性。
报告人简介：吕力遥于2020年毕业于苏州大学数学系，获得学士学位。随后赴美深造，并于2025年在密歇根州立大学（Michigan State University）计算数学、科学与工程系获得博士学位。目前，他在加州大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles）数学系担任 Hedrick 助理临时教授（Hedrick Assistant Adjunct Professor）。
报告邀请人：方礼冬