成电讲堂

　　12月17日，中国科学院数学与系统科学研究院周涛副研究员做客学术沙龙，带来题为“Adaptive multi-fidelity polynomial chaos approach to Bayesian inference in inverse problems”的学术报告，分享他采用贝叶斯统计方法在反问题中的研究成果。本次学者论坛由数学科学学院徐立伟院长主持，相关方向师生参加讲座。

　　周涛首先给老师和同学们介绍了反问题的基本概念，分问题要解决的基本问题，以及反问题中所关心的数学量和物理量，进一步为了关心更多的信息，进而引入了统计方法。Bayesian方法的基本思想是通过先验信心，算出后验分布。接着周涛讲解了统计方法在反问题中的主要问题是反复的计算正模型所带来的计算量很大，使得计算效率低下。因此，周涛介绍了一种通过先验估计的自适应替代模型，从而大大降低了计算量，从而使得采用大样本的计算成为可能。周涛副研究员还给出了替代模型的收敛性估计。最后周涛研究院给出了大量的数值实验研究了自适应算法的有效性。参与活动的老师和同学们表示受益匪浅，加深了自己对反问题的统计方法的研究。 

　　本次活动由人力资源部教师发展中心主办，数学科学学院承办。 

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　　周涛，中科院数学与系统科学研究院副研究员，曾在瑞士洛桑联邦工学院从事博士后研究，长期从事不确定性量化高精度算法研究。2016年曾获中国工业与应用数学学会优秀青年学者奖，2017年入选中科院数学与系统科学研究院“陈景润未来之星”称号。2018年获国家自然科学基金委优秀青年科学基金。现担任国际不确定性量化期刊Inter. J. for Uncertainty Quantification副主编（AssociateEditorinChief），东亚应用数学杂志EastAsian Journal on Applied Mathematics执行主编（ManagingEditor）。同时担任期刊Communications in Computational Physics和Numer. Math.: Theory, Methods and Applications的编委。