报告题目：机器学习和数据科学在科学和工程研究中的应用
报告人：林光 副教授  美国普渡大学
邀请人：史良胜 教授
时间：2018年6月4日（星期一）下午3：00
地点：国家重点实验室学术报告厅（农水楼一楼）

林光副教授简介：
     现任美国普渡大学机械工程学院和数学系的博士生导师和终身副教授。2007年，他在美国常春藤名校-布朗大学获得了应用数学博士学位。曾在2007年至2014年在美国能源部太平洋西北国家实验室担任高性能计算、数学和数据学习部门的资深研究员。
      2016年美国国家科学基金会NSF数学科学部的2016年度杰出青年学者成就奖（CAREER），2015年数学生物科学研究所杰出青年学者成就奖，2012年美国能源部Ronald L. Brodzinski杰出青年学者成就奖，和美国能源部西北太平洋国家实验室杰出青年成就奖。现任国际不确定度量化杂志、奥斯汀统计杂志、随机学杂志、科学世界杂志的编委。

报告简介:
     报告将提供一个关于机器学习和数据科学的概述, 同时将提出一个全新的机器学习用于科学研究的范例--用数据自主学习背后的物理定律：在由微分方程控制的复杂系统中，如何学习隐藏在嘈杂数据背后的物理定律。其关键思想是利用现有的噪声测量方法来确定可能的基本方程。同时，采用基于贝叶斯稀疏特征选择的机器学习算法来估计方程系数并给出误差条。数值实验表明，对于不同的噪声数据，提出的机器学习算法有很强的鲁棒性，以及有对机器学习进行不确定性量化分析的能力。

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