活动简介
随着人工智能技术的快速发展，传统的高性能科学计算正在经历深刻变革。本次暑期学校旨在汇聚国内外顶尖专家学者，深入探讨HPC+AI融合发展的前沿理论与实践应用，特别关注AI技术在科研工作全流程中的创新应用，为推动我国科学计算与人工智能的协同发展搭建高水平学术交流平台。
主要内容
科学计算研讨会
汇聚国内外顶尖专家，深入探讨前沿科学计算理论与方法
快速求解算法
多层网格与区域分解方法系列课程
许进超教授 (欧洲人文与自然科学院院士)
Jongho Park研究科学家
并行计算
面向科学发现的HPC+AI加速计算
谭光明研究员 (中科院计算所，高性能计算机研究中心主任)
数值线性代数算法概览
徐小文研究员 (北京应用物理与计算数学研究所，副所长)
多介质计算
AI加速的渗流力学数值模拟方法
张晨松研究员 (中科院数学与系统科学研究院)
PDE驱动的曲面和界面运动的数值分析
李步扬教授 (香港理工大学)
更多精彩讲座...
乔雨凡博士、陈浩、王琤副教授、袁海专教授
AI辅助科研应用系列课程
系统培训AI技术在科研工作全流程中的应用，全方位能力提升
课程一：AI辅助学术写作
系统训练学员运用AI技术革新学术写作全流程，从智能文献调研与综述生成，到论文结构化写作与多语言表达优化。
课程二：AI辅助科研编程
深入培养学员的智能化编程能力，涵盖数据处理自动化、AI代码生成、算法优化加速等核心技术。
课程安排
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8:00-9:30
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9:30-10:30
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11:00-12:00
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午餐
12:00-14:00
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14:00-15:00
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15:00-16:00
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16:00-17:00
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| 8月5日 |
开幕式(张晨松主持，8:30-9:00)
孙澎涛(9:00-10:00)
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袁海专(10:00-11:00)
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AI应用综述
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| 8月6日 |
AI辅助科研
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| 8月7日 |
AI辅助科研
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张炼（医疗大模型及应用）
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AI习题课
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TA答疑
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| 8月8日 |
AI辅助科研
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AI辅助科研
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AI习题课/算例联合讨论
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AI习题课
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TA答疑
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| 8月9日 |
AI辅助科研
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AI辅助科研
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AI习题课
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TA答疑
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8月5日
8月7日
8月8日
详细报告信息
北达飞易CAE算法引擎及接触非线性算法
工程应用报告人：陈浩
单位：北京大学重庆大数据研究院
摘要：
报告将梳理国产工业软件发展现状，系统解析北达飞易CAE算法引擎从理论创新到产业化落地的技术路径，针对有限元接触非线性模块，报告将深入探讨接触搜索算法、离散方法及求解方法等关键技术原理，并结合典型算例验证算法精度与可靠性，为国产CAE技术突破提供实践参考。
报告人简介：
陈浩，北京大学重庆大数据研究院结构仿真算法专家，本硕先后毕业于重庆大学土木工程学院与同济大学土木工程学院，兼具工程力学与结构工程专业背景；曾就职于国际顶尖建筑设计公司同济大学建筑设计研究院，深耕复杂工程仿真领域，积累了丰富的CAE工程实践经验；现聚焦有限元工业软件算法研发，主导瞬态动力学、接触非线性、材料非线性及几何非线性等核心模块开发，致力于推动国产CAE技术突破与高端制造领域的自主可控应用。
PDE驱动的曲面和界面运动的数值分析
多介质计算报告人：李步扬 教授
单位：香港理工大学
摘要：
In this talk, we present recent advances in the numerical analysis of solution-driven surface evolution, spanning geometric flows, two-phase flows, and fluid-structure interactions. We report a matrix-vector framework for deriving rigorous error estimates of finite element approximations to an evolving surface driven by the solutions of PDEs on the surface itself, as well as interfaces driven by fluids on both sides or coupled with elastic structures. Our analysis addresses the interplay between errors in computing interface location and PDE solutions, providing error bounds for the problem with unknown surface/interface evolution. The rigorous error analysis allows us to understand the stability of numerical algorithms and to design more stable algorithms to preserve high-quality meshes during computations, including artificial tangential motions on the evolving surfaces and interfaces, and artificial mesh velocity which improves the bulk meshing for fluid free-boundary problems. These methods enhance the accuracy and efficiency in simulating complex interfacial dynamics.
报告人简介：
Buyang Li received his Ph.D. degree from City University of Hong Kong in 2012. After that, he worked at Nanjing University (2013-2016), University of Tübingen (2015-2016), and The Hong Kong Polytechnic University (2016-present). Currently, he is a professor at The Hong Kong Polytechnic University. His research areas mainly focus on scientific computing and numerical analysis of partial differential equations, including numerical methods and analysis of geometric curvature flow and moving interface problems, numerical approximation of nonsmooth solutions of nonlinear dispersive equations and wave equations, numerical solutions of incompressible Navier-Stokes equations, and so on.
基于气体动理学格式的激波-障碍物相互作用的数值模拟
多介质计算报告人：乔雨凡 博士
单位：深圳大数据研究院
摘要：
针对高强度冲击波在空气中传播并作用于固体障碍物的工程场景，基于气体动理学格式（Gas Kinetic Scheme, GKS），发展了一套高精度的数值求解器。该求解器能够在保留流场细节的同时，准确捕捉冲击波与障碍物表面的相互作用，并将气动力荷载传递至结构分析模块，为后续的结构破坏与可靠性评估奠定基础。报告首先回顾气体动理学格式的发展脉络及其优势；随后讲解算法原理并以二维激波-方形障碍物算例为例，展示关键算法实现与验证结果；最后阐述算法向三维情形推广时在网格生成、重构策略、并行加速处理等方面的核心技术要点。
报告人简介：
乔雨凡，深圳大数据研究院临聘工程师，2025 年7 月于北京大学工学院获工学博士学位，博士期间长期从事计算流体力学与流动稳定性研究。即将赴沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）开展博士后研究，进行激波与边界相互作用的数值模拟等相关工作。
流固耦合的高效数值方法
多介质计算报告人：孙澎涛
单位：Department of Mathematical Sciences, University of Nevada, Las Vegas
摘要：
In this talk, I will present my resent research work on fluid-structure interaction (FSI) problems. The interaction of a flexible structure with a flowing fluid in which it is submersed or by which it is surrounded gives rise to a rich variety of physical phenomena with applications in many fields of engineering. Thus, finding accurate, efficient and robust ways to model and simulate both fluid and structure that are dynamically coupled together through moving interfaces has been always crucial to understand the phenomena of FSI. There are currently several major approaches for solving FSI problems that are classified by either the numerical treatment on interface conditions or the mesh conformity across moving interfaces. In my talk, I will briefly present five advanced numerical methodologies developed and analyzed in my research work of numerical FSI: (1) body-fitted mesh method; (2) body-unfitted mesh method; (3) meshfree/deep neural network method; (4) reduced order modeling method; and (5) phase field modeling method, where the monolithic approach is adopted for each technique to realistically implement the dynamic coupling between fluid and structure. In addition, numerical experiments of substantial FSI problems ranging from hydrodynamics (physics) to hemodynamics (physiology) will also be shown in this talk to illustrate that the presented well developed numerical methodologies can produce high-fidelity numerical results for realistic FSI problems in an efficient and accurate fashion. 。
报告人介绍：
Dr. Pengtao Sun is a Tenured Full Professor of Department of Mathematical Sciences in University of Nevada, Las Vegas (UNLV). Dr. Sun obtained his PhD degree from Institute of Mathematics, Chinese Academy of Sciences in 1997. Before joining University of Nevada, Las Vegas in 2007, he worked as Research Scientist, Postdoctoral Fellow, Research Associate and Assistant Professor in Chinese Academy of Sciences, The Hong Kong Polytechnic University, Pennsylvania State University and Simon Fraser University. Dr Sun’s primary research fields are Numerical PDEs and Scientific & Engineering Computing with applications to miscellaneous multiphysics problems in the fields of solid mechanics, fluid dynamics, fuel cell dynamics, fluid-structure interactions, hemodynamics, electrohydrodynamics, and etc. Dr. Sun has been continuously supported by National Science Foundation, Simons Foundation and Faculty Opportunity Awards (UNLV) since 2008. He has published more than 100 academic articles on top journals. Dr. Sun was the recipient of Distinguished Researcher Award at College of Sciences, UNLV in 2016。
面向科学发现的 HPC+AI 加速计算
并行计算报告人：谭光明 研究员 高性能计算机研究中心主任
单位：中国科学院计算技术研究所
摘要：
本报告回顾高性能科学计算的发展历程，分析人工智能技术驱动的高性能计算新趋势、软件生态的变革及其挑战，介绍科学智能高性能算法、共性基础算子的极致性能优化和软硬件协同的算力定制加速的最新技术进展和案例。
报告人介绍：
谭光明研究员是中国科学院计算技术研究所博士生导师、高性能计算机研究中心主任，国家杰出青年科学基金获得者。他长期致力于并行计算与计算机系统架构研究，先后参与了曙光4000至7000系列超级计算机的研制工作。在科研方面，他已发表学术论文100余篇，成果见于SC、PPoPP、PLDI、ISCA等CCF A类会议及Nature子刊等顶级期刊，并担任IEEE TPDS编委和多个国际会议程序委员。其科研成果获得国家科技进步奖二等奖，个人先后荣获卢嘉锡青年人才奖、全国向上向善好青年等荣誉称号。
数值求解移动界面问题的虚拟区域有限元方法
多介质计算报告人：王琤 副教授
单位：同济大学
摘要：
许多实际工程问题都包含多种介质，并且分隔这些介质的界面是随时间变化的，构成了所谓的移动界面问题。例如，两相流模型和流固耦合模型等都可归结为此类问题。虚拟区域有限元方法是求解移动界面问题的一类常用数值方法。本报告将介绍该方法在数值求解间断系数椭圆方程，间断系数抛物方程，间断系数Stokes方程，Stokes-抛物耦合问题，以及流固耦合问题中的应用情况，包括离散格式的推导，误差分析、程序实现等，通过数值实验结果展示该方法在求解移动界面问题时的优异表现，并讨论该方法未来可能的发展方向。
报告人简介：
王琤，同济大学数学科学学院，长聘副教授。2007年于同济大学获理学博士学位。主要研究方向包括：虚拟区域有限元方法，半变分不等式的数值解法等。发表学术论文30余篇，曾主持国家自然科学基金2项。
Adaptive feature capture method for solving partial differential equations with near singular solutions
多介质计算报告人：王筱平 教授
单位：The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen；Shenzhen International Center for Industrial and Applied Mathematics
报告人简介：
In this work, we propose the Adaptive Feature Capture Method (AFCM), a novel machine learning framework that adaptively redistributes neurons and collocation points in high-gradient regions to enhance local expressive power. Inspired by adaptive moving mesh techniques, AFCM em- ploys the gradient norm of an approximate solution as a monitor function to guide the reinitialization of feature function parameters. This ensures that partition hyperplanes and collocation points cluster where they are most needed, achieving higher resolution without increasing computational over- head. The AFCM extends the capabilities of RFM to handle PDEs with near-singular solutions while preserving its mesh-free efficiency. Numerical experiments demonstrate the method’s effectiveness in accurately resolving near-singular problems, even in complex geometries. By bridging the gap between adaptive mesh refinement and randomized neural networks, AFCM offers a robust and scalable approach for solving challenging PDEs in scientific and engineering applications.
多层网格与区域分解方法系列课程
快速算法报告人：许进超
单位：阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）
报告人简介：
许进超教授现任阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）教授，长期从事科学计算与机器学习的理论与应用研究，涵盖有限元方法、多重网格法、深度神经网络等方向。他在多重网格与区域分解方法领域取得多项奠基性成果，提出了子空间校正法、BPX预条件子、HX预条件子和XZ恒等式。其中HX预条件子被美国能源部列为“计算科学十大突破”并呈送国会。 许教授已发表论文250余篇，Google Scholar引用超2.1万次，H-index为71。他曾获首届冯康科学计算奖、德国洪堡基金会资深科学家奖，在北京大学被聘为长江学者讲座教授并获得国家杰青资助。曾在ICIAM和ICM大会作邀请报告，现为SIAM、AMS、AAAS等学会会士，并当选欧洲科学院与欧洲人文与自然科学院院士。
数值线性代数算法概览：应用现状与展望
并行计算报告人：徐小文 研究员 北京应用物理与计算数学研究所副所长
单位：北京应用物理与计算数学研究所/中物院高性能数值模拟软件中心
摘要：
本报告介绍数值线性代数问题的应用背景，回顾数值线性代数算法的发展历程，简要介绍若干重要算法，最后通过实际应用案例展示当前算法研究面临的挑战和差距，并展望未来发展趋势。
报告人简介：
徐小文，博士，研究员，北京应用物理与计算数学研究所副所长。长期从事大规模数值模拟应用中的并行算法研究与软件研发，主要研究兴趣包括大规模并行计算、并行数值代数、并行编程框架与算法库等，作为主要完成人获国家技术发明奖二等奖1项、军事科技进步一等奖3项、国防科技创新团队奖1项，获第十六届邓稼先青年科技奖和第十三届于敏数理科学奖，入选国家级高层次人才计划，兼任中国工业与应用数学学会高性能计算与数学软件专委会副主任、《数值计算与计算机应用》副主编等。
近似Riemann求解器的研究及其应用
多介质计算报告人：袁海专 教授
单位：湘潭大学
摘要：
含激波可压缩流动广泛存在于高超声速飞行、发动机尾流及爆轰燃烧等领域，黎曼求解器是数值模拟该类问题的关键。精确黎曼求解器（如Godunov方法）具有严格的数学基础和物理一致性，能精确解析激波、稀疏波及接触间断的相互作用，但其高昂的计算成本制约了其工程应用。近似黎曼求解器按接触间断捕捉能力分为两类：不完全波模型（HLL/HLL-CPS）简化了波结构（仅保留左右声速波）实现了高效鲁棒，但无法分辨接触间断与剪切波；完全波模型（Roe/HLLC）可精确捕捉上述结构，却在强激波下容易出现数值不稳定性。针对强激波问题，我们在HLLC/Roe格式中引入熵波黏性项与剪切波黏性项，通过耗散控制函数及亚声速开关函数调控作用范围，构建了强鲁棒的R-HLLC/R-Roe格式，并成功应用于数值模拟爆震燃烧等极端流动问题。进一步，我们在R-Roe格式中增加低马赫修正以消除低马赫流动的非物理解，发展了适用于全马赫流动问题的AMRoe格式。同时，针对传统近似黎曼求解器求解多维黎曼问题时角点处横向传播信息缺失的问题，设计了真正二维HLL-CPS求解器和真正三维HLL求解器，数值实验验证了求解器的精度和稳定性得到了显著提高。
报告人简介：
袁海专，湘潭大学数学与计算科学学院教授、博导，是湖南省杰出青年基金获得者、湖南省优秀青年基金获得者、湖南省优秀博士论文获得者、湖南省青年骨干教师培养对象。主要从事科学工程中复杂流体问题的可计算模型和高效算法及机理分析的研究，研究了含激波可压缩流体问题、不可压多相流问题、湍流与燃烧问题等。主持有国家重点研发项目子课题、国自科面上项目、国自科青年基金、省杰青、省优青等项目10余项，在航空航天、计算力学、流体力学、能源动力、化工等领域的高水平期刊发表学术论文40余篇。
AI加速的渗流力学数值模拟方法研究
多介质计算报告人：张晨松 研究员
单位：中国科学院数学与系统科学研究院
摘要：
油气资源的复杂组成使得油藏工程师在描述油藏特性时需要针对应用场景采用多种数学模型。在油气开发应用中，除了常用的黑油模型之外，还有多组分、热采和裂缝模型等。类似情况也发生在其它多孔介质渗流问题中，例如二氧化碳封存、地下水污染、地热开发及生物医学等。这些模型通常涉及更复杂的偏微分方程、更多的变量以及更高的计算成本。我们基于通用组分模型构建了一个并行模拟程序框架，包括模型构建、离散化、非线性求解器、线性求解器和分布式并行等功能。但精细模拟的代价仍然非常高，我们引入多种基于人工智能的技术和工具，尝试提升模拟器的整体计算效率。报告将简单介绍AI工具在渗流力学模拟各个环节中的应用情况。相较于纯数值方法，该框架在保持计算精度的同时展现出显著的加速潜力，为大规模渗流问题模拟提供新的技术路径。
报告人简介：
张晨松，中国科学院数学与系统科学研究院，科学与工程计算国家重点实验室，研究员。2007年获美国马里兰大学应用数学博士学位。主要研究方向：自适应方法、多重网格法、非线性耦合方程求解方法。曾主持中国科学院前沿重点研究项目、国防科工局科学挑战专题、教育部留学归国基金、国家自然科学基金等科研项目。现任CSIAM油水资源数值模拟方法专委会副主任、中国运筹学会算法软件与应用分会副理事长、中国流变学专委会委员。
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2025年8月9号
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