10月22日上午，统计与信息学院在线举办 “非线性科学与数据科学”学术沙龙，邀请了郑州大学数学与统计学院院长薛波教授、中山大学数学学院吴朝中教授、宁波大学数学与统计学院李彪教授以及首都师范大学数学科学学院李春霞教授等知名专家作专题报告。统计与信息学院院长刘永辉，副院长王利娟、赵倩以及校内外专家、学者、学生参加。沙龙由统计与信息学院赵海琼教授主持。

　　刘永辉代表学院致辞。他介绍了学院概况以及学院教师在非线性科学和数据科学研究方面取得的进展，感谢与会专家学者莅临沙龙传经送宝。他表示，非线性科学研究不仅具有重大的科学意义，而且对经济和社会的发展也具有深远的指导意义，随着大数据时代的到来，人工智能的蓬勃兴起，对非线性科学、数据科学及其交叉研究将是新的机遇，期待校内外专家学者进一步加强交流合作，在探索大数据、深度学习等前沿科技的应用研究方面作出新的贡献。

　　吴朝中教授以“On an extension of the Kadomtsev-Petviashvili hierarchy”为题作报告。他借助标量拟微分算子导出一个广义的Kadomtsev-Petviashvili方程族，并进一步研究了其哈密顿结构、双线性方程、附加对称性和潜在的无限维Forbenius流形等性质。上海交通大学朱佐农教授就Extended KP hierarchy、微分-差分模型以全离散模型等问题与吴朝中教授进行了交流探讨。

　　李彪教授的报告题目为“Gradient-optimized physics-informed neural networks (GOPINNs): a deep learning method for solving the complex modified KdV equation”。他介绍了基于物理信息的神经网络构架在非线性动力学模型中的应用，提出了新的神经网络算法GOPINNs，利用梯度统计技巧平衡损失函数中不同项之间的权重。他指出，该深度学习模型在预测有理波和孤子分形的动力学行为方面更有优势。我校统计与信息学院数据科学系系主任李睿副教授就模型的初边值条件、鲁棒性、数据量等问题与李彪教授进行了交流研讨。

　　薛波教授以“Dynamical Models with N-peakons in Integrable Systems”为题作报告。他从孤立波的发现开始，介绍了可积系统领域发展过程中的一些重要成果，并以尖孤子理论这一热点问题为基础，介绍尖峰孤立子研究领域目前的最新进展。他指出，在超可积模型中求解尖孤子计算复杂度较大，离散可积模型中尖孤子解等问题还需进一步研究。王利娟就经典解的存在性和尖孤子解的稳定性等问题与薛教授进行了互动交流。

　　李春霞教授的报告以“An insight into the q-difference two-dimensional Toda lattice equation, q-difference sine-Gordon equation and their integrability”为题，给出q差分二维Toda晶格方程的广义双线性贝克隆变换和Lax对，进一步构造此模型的二元达布变换和格拉姆行列式解。最后，考虑2周期约化，获得q差分型的正弦戈登方程，修正q差分正弦戈登方程及其解。统计与信息学院应用数学系周统博士就q形变的可积系统理论、分数阶可积模型，二元达布变换构造等内容与李教授进行了探讨。

　　在互动交流环节，与会师生们与专家们进行了热烈讨论。大家纷纷表示，通过本次沙龙，对非线性科学、大数据、深度学习等学科前沿问题有了更深刻的了解和认识，受益匪浅。