12月7日上午，应数学与信息科学学院邀请，大湾区大学理学院袁胜兰老师为数学与信息科学学院师生作题为“Controlling mean exit time of stochastic dynamical systems based on quasipotential and machine learning”的线上学术报告，相关专业教师和研究生参加了此次报告。

在报告中，袁胜兰老师介绍了基于拟势概念和机器学习的策略控制一般随机动力系统平均逃逸时间从而达到期望值的方法。袁胜兰老师首先讲解利用神经网络架构计算全局拟势函数，然后介绍迭代数值算法以计算给定平均逃逸时间下的控制器，同时借助于有效的Hamilton-Jacobi格式和训练的神经网络，证明控制策略有效且足够准确。

报告会结束后，袁胜兰老师针对师生提出的相关问题给予耐心细致的解答，并与师生展开深入的讨论和交流。

专家简介：

袁胜兰，助理教授，博导，任职于大湾区大学理学院。2017年9月至2018年8月前往德累斯顿工业大学CSC联合培养博士。2019年获华中科技大学概率论与数理统计专业博士学位，随后加入华中科技大学人工智能与自动化学院从事博士后研究，而后任德国奥格斯堡大学助理研究员职位。研究方向为随机偏微分方程、Lévy过程驱动的随机动力系统、量子力学、统计物理和随机分析。近五年在SIAM Journal on Applied Dynamical Systems、Journal of Statistical Mechanics、Analysis and Applications等国际重要期刊上发表 15篇学术论文。

（数学与信息科学学院 闫威 张亚婷）