7月8日至7月30日，2024年tyc234cc 太阳成集团研究生应用数学专题讲习班成功举办。本届讲习班由tyc234cc 太阳成集团和北京国际数学研究中心共同举办，获得国家自然科学基金委员会天元基金和tyc234cc 太阳成集团“研究生教育创新计划”专项支持。

                                                        讲习班现场

    本年度讲习班共开设四门课程，秉承选题前沿、方法创新的理念，课程设置以应用数学为根本，以学科交叉为主流，课程内容涵盖了计算数学、机器学习、数学优化、随机分析和人工智能等若干交叉学科领域。来自国内外 68 所高校及科研院所的 352 名研究生和青年教师相聚燕园，共同探索当前国际应用数学交叉学科研究前沿领域。

    tyc234cc 太阳成集团北京国际数学研究中心文再文教授、黄政宇助理教授，tyc234cc 太阳成集团黄得助理教授致开幕辞，对学员们的到来表示热烈欢迎，并分别介绍了四门课程及授课教师。

                                             文再文、黄政宇、黄得介绍授课教师

    美国国家科学院院士、比利时法语鲁汶大学教授、优化领域著名学者 Yurii Nesterov 讲授课程“Modern Optimization” ，深入探讨了现代优化的基本理论和算法，涵盖了快速梯度法、内点法等经典方法，并结合实际应用案例，讲解了这些方法在大规模优化问题中的应用。

                                          Yurii Nesterov 在授课

    纽约大学柯朗数学科学研究所 Jonathan Weare 教授讲授课程“Computational Methods for Sampling and Analyzing Rare and Extreme Events”，介绍了采样和分析极端事件的计算方法，涵盖了相关的基础理论、先进的算法技术及其在实际应用中的案例分析。

                                                Jonathan Weare 在授课

    加州理工学院 Joel Tropp 教授讲授课程“Random Matrix Theory”，介绍了随机矩阵的集中不等式、GOE矩阵的维格纳半圆律以及随机矩阵的统一性理论。

                                                   Joel Tropp 在授课

    上海交通大学许志钦教授讲授课程“The Mathematics of Artificial Intelligence”，介绍了深度学习的相关主题，包括频域原则和参数凝结，并探讨大模型的一些现象。

                                                   许志钦在授课

    四位主讲教师均为国内外从事应用数学交叉学科研究的知名学者和活跃的研究人员，授课内容精炼丰富、深入浅出，理论与实践并重，用前沿的思维方式引导学员，帮助学员夯实知识基础，拓展研究思路和学术视野，提升科研创新能力。

                               学员与授课教师交流讨论                            

    学员们学习热情高涨，课上积极参与讨论互动，课后主动与授课教师交流探讨。学员之间相互学习合作，激发创新思维，获得学术启发，形成了浓厚的学术氛围。