Weinan E ( китайский :鄂维南; пиньинь : È Wéinán ; родился в сентябре 1963 года) — китайский математик . Он известен своими новаторскими работами в области прикладной математики и машинного обучения . Его академический вклад включает в себя новые математические и вычислительные результаты в области стохастических дифференциальных уравнений ; разработку эффективных алгоритмов для вычисления многомасштабных и мультифизических задач, особенно тех, которые возникают в гидродинамике и химии; и пионерскую работу по применению методов глубокого обучения в научных вычислениях . [1] Кроме того, он работал над многомасштабным моделированием и изучением редких событий. [2]
Он также внес вклад в теорию гомогенизации , теоретические модели турбулентности , стохастические уравнения в частных производных, анализ электронной структуры , многомасштабные методы, вычислительную гидродинамику и слабую теорию КАМ . В настоящее время он является профессором кафедры математики и программы прикладной и вычислительной математики в Принстонском университете , а также Центра исследований машинного обучения и Школы математических наук в Пекинском университете . С 2015 года он является первым директором Пекинского института исследований больших данных. Он был приглашенным пленарным докладчиком Международного конгресса математиков 2022 года. [3]
E Weinan родился в Цзиньцзяне , Китай . Он закончил бакалавриат на кафедре математики в Университете науки и технологий Китая в 1982 году и получил степень магистра в Академии математики и системных наук в Китайской академии наук в 1985 году. Он получил докторскую степень. получил степень под руководством Бьорна Энгквиста на кафедре математики Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе в 1989 году. Затем он стал приглашенным членом в Институте Куранта Нью-Йоркского университета с 1989 по 1991 год и членом в Институте перспективных исследований с 1991 по 1992 год. Проработав еще два года в качестве долгосрочного члена в Институте перспективных исследований, он присоединился к Институту Куранта Нью-Йоркского университета в качестве доцента в 1994 году и стал полным профессором в 1997 году. С 1999 года он занимает должность профессора на кафедре математики и программы по прикладной и вычислительной математике Принстонского университета . В настоящее время он занимает должность профессора в Центре исследований машинного обучения и Школе математических наук Пекинского университета.
Он внес вклад в теорию гомогенизации , теоретические модели турбулентности , стохастические уравнения в частных производных, анализ электронной структуры , многомасштабные методы, вычислительную гидродинамику и слабую теорию КАМ . При изучении редких событий он и его коллеги разработали метод струн и теорию путей перехода. В многомасштабном моделировании он и его коллеги разработали гетерогенные многомасштабные методы (HMM). Он также внес значительный вклад в математическое понимание микроскопической основы макроскопических теорий для твердых тел.
Он является соучредителем компании Moqi Inc в Пекине, которая разработала и предоставила технологию распознавания отпечатков пальцев на основе искусственного интеллекта для Министерства общественной безопасности Китайской Народной Республики. [4] [5]
Он является одним из основных акционеров компании PrinceTechs, базирующейся в Пекине и занимающейся анализом больших данных [ требуется ссылка ], и директором проекта Программы 973 , базовой исследовательской программы, инициированной Китайской Народной Республикой для достижения технологического и стратегического преимущества в различных научных областях, и особенно в развитии отрасли редкоземельных минералов. [6]
Он получил Президентскую премию за раннюю карьеру в области науки и техники в 1996 году [7] и премию Фэн Кана в области научных вычислений в 1999 году [8]. Он был удостоен премии ICIAM Collatz [9] на 5-м Международном конгрессе промышленной и прикладной математики за свою работу в области промышленной и прикладной математики, премии Ральфа Э. Клейнмана в 2009 году [10] и премии Теодора фон Кармана в 2014 году [11]. Он был избран членом Института физики в 2005 году, членом SIAM в 2009 году [12] , членом Китайской академии наук в 2011 году [13] и членом Американского математического общества [14] в 2012 году. Его приглашали выступить на Международном конгрессе математиков (2002) и на ежегодном собрании Американского математического общества (2003). В 2019 году Э. стал лауреатом премии Питера Хенричи . [15] Он является приглашенным пленарным докладчиком Международного конгресса математиков 2022 года в Санкт-Петербурге. [16] Он получит премию ICIAM Максвелла 2023 года [17] на 9-м Международном конгрессе по промышленной и прикладной математике за «его основополагающий вклад в прикладную математику и, в частности, в анализ и применение алгоритмов машинного обучения, многомасштабное моделирование, моделирование редких событий и стохастических уравнений в частных производных».
Вэйнан Э., Вэйцин Рен и Эрик Ванден-Эйнден. «Метод струн для изучения редких событий». Physical Review B 66, № 5 (2002).
Вайнан Э. и Бьорн Энгквист. «Гетерогенные многомасштабные методы». Сообщения по математическим наукам 1, № 1 (2003): 87-132.
Вайнан Э., Принципы многомасштабного моделирования. Cambridge University Press, 2011.
Вайнан Э., «Предложение по машинному обучению с помощью динамических систем», Comm. Math. Stat., т.5, №1, стр.1–11, 2017.
Линьфэн Чжан, Хань Ван, Цзецюнь Хань, Роберто Кар, Вэйнан Э., «Глубокая потенциальная молекулярная динамика: масштабируемая модель с точностью квантовой механики», Physical Review Letters 120(10), 143001 (2018).
Цзецюнь Хань, Арнульф Йентцен, Вайнань Э., «Решение многомерных уравнений в частных производных с использованием глубокого обучения», Труды Национальной академии наук, 115(34), 8505–8510 (2018).