报告题目:Accurate and efficient numerical methods for molecular dynamics and data science using adaptive thermostats

报告人：商晓成

报告时间：15:00-16:00

报告地点：理 A 110

题目：Accurate and efficient numerical methods for molecular dynamics and data science using adaptive thermostats

报告人：商晓成（瑞士苏黎世联邦理工学院）

时间：5月4日 15:00-16:00

地点：理 A 110

摘要：

I will discuss the design of state-of-the-art numerical methods for sampling probability measures in high dimension where the underlying model is only approximately identified with a gradient system. Extended stochastic dynamical methods, known as adaptive thermostats that automatically correct thermodynamic averages using a negative feedback loop, are discussed which have application to molecular dynamics and Bayesian sampling techniques arising in emerging machine learning applications. I will also discuss the characteristics of different algorithms, including the convergence of averages and the accuracy of numerical discretizations.

报告人简介：

商晓成，男，1989年出生，浙江人，2015年毕业于英国爱丁堡大学取得应用与计算数学博士学位，现为瑞士苏黎世联邦理工博士后研究员。主要从事随机微分方程数值解的科学研究工作，取得的一系列研究成果在分子动力学、耗散粒子动力学、高分子模拟、机器学习等方面有着重要的应用前景。在SIAM Journal on Scientific Computing、Journal of Computational Physics、Soft Matter等国际顶级期刊发表SCI论文4篇，并且在机器学习顶级会议Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS)发表论文1篇；多次获得旅行资助（Travel Award）参加国际会议，并在国际会议、著名大学研讨会作报告20余次；3个国际知名期刊审稿人。

商晓成是我院数学与应用数学专业2007级本科学生，在校期间学习成绩突出，连续三年获得校级二等奖学金；积极参加学术竞赛，曾获全国大学生数学建模竞赛浙江省一等奖等一系列奖项；认真做好学生工作，曾担任班长，助理班主任等职，表现优秀，被评为校级优秀团员，院级优秀团干，校级三好学生，校级优秀毕业生。

2010年，商晓成参加浙江工业大学与英国邓迪大学合作的3+1+1项目，以全A成绩顺利在邓迪大学完成本科大四的学习，获得浙江工业大学学士学位。后又以优异的成绩获得邓迪大学生物数学专业硕士学位（一等学位）。2012年，商晓成获得英国爱丁堡大学全额奖学金攻读博士学位，师从爱丁堡皇家科学院院士Benedict Leimkuhler教授，并于2015年顺利获得应用与计算数学博士学位。博士毕业之后，商晓成先后在爱丁堡大学（2015-2016），美国常青藤名校布朗大学（2016-2017）攻读博士后，并在法国巴黎庞加莱研究中心（2017）短期访问，目前在瑞士苏黎世联邦理工学院从事博士后研究工作，师从瑞士工程科学院院士Hans Christian Oettinger教授。