应William威廉英国官网魏婷教授，张正强和燕雄斌副教授邀请, 东南大学闫亮教授将于2026年7月26日上午作学术报告，欢迎全校师生参加.

报告题目：从贝叶斯反演到可信仿真—面向V&V的AI增强不确定性量化

时间：2026年7月26日(星期日) 上午 8:30

地点：理工楼601

报告摘要：数值仿真验证与确认正在由代码与模型验证，进一步拓展到模型校准、数据融合、不确定性量化和可信预测。贝叶斯反演为模型更新和预测不确定性评估提供了统一的概率框架，但在高维参数、复杂偏微分方程以及在线数据同化等问题中，高保真模型的反复求解已成为制约工程应用的主要计算瓶颈。围绕高效贝叶斯计算这一主线，介绍我们近年来在深度学习辅助贝叶斯反演与不确定性量化方面的研究进展，包括面向后验分布的自适应深度代理模型、基于局部近似的高效后验采样、可靠性驱动的PINNS自适应采样、面向无限维贝叶斯反演的自适应算子学习，以及深度学习增强的降阶Ensemble Kalman FIlter和潜空间数据同化方法。报告将重点讨论深度学习在提高贝叶斯计算效率、支撑模型校准、模型更新和预测不确定性量化中的作用，并探讨其在可信数值仿真中的应用前景。

欢迎广大师生参加！

报告人简介

闫亮，东南大学教授、博士生导师。主要从事不确定性量化、贝叶斯建模与计算、科学机器学习以及偏微分方程反问题的研究。主持国家自然科学基金重大研究计划一项、国际(地区)合作研究项目一项、面上项目两项，主持完成国家自然科学基金青年项目和江苏省自然科学基金青年项目各一项。在SISC、JCP、IP等国内外刊物上发表40余篇学术论文。任SCI期刊《Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications》Associate Editor，《数值计算与计算机应用》编委。

甘肃省计算数学基础学科研究中心

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2026年7月20日