喜讯 | 港中大（深圳）数据科学学院Arnulf Jentzen教授获国际基础学大会2024年度前沿科学奖
2024年7月14日，2024国际基础科学大会（ICBS）在北京举办，并颁发2024年度前沿科学奖。香港中文大学（深圳）数据科学学院校长讲座教授Arnulf Jentzen与韩劼群（现任职于Flatiron Institute）和鄂維南（普林斯顿大学教授）共同获得了该奖项，以表彰他们在科学计算领域的杰出论文“Solving high-dimensional partial differential equations using deep learning”。该论文于2018年发表在“美国国家科学院院刊”（Proceedings of the National Academy of Sciences, PNAS）。
港中大（深圳）数据科学学院校长讲座教授Arnulf Jentzen（左二）
© ICBS 2024
国际基础科学大会
International Congress of Basic Science (ICBS)
2024 国际基础科学大会（International Congress of Basic Science，简称 ICBS）于7月14日至26日在北京举行，为期两周，吸引800余名国内外学者齐聚。这是在中国举办的国际基础科学领域的顶级学术盛会，重点围绕数学、理论物理、理论计算机与信息科学三大基础科学领域展开学术研讨和交流。
2024 国际基础科学大会由北京市人民政府、中国科技部、中国科学技术协会和世界华人数学家联盟主办，清华大学数学科学中心主任丘成桐（Shing-Tung Yau）倡议并发起。
大会颁发基础科学终身成就奖和前沿科学奖，以表彰在基础科学领域做出杰出贡献的科学家。
来源：ICBS 2024官网
2024年度前沿科学奖
前沿科学奖（Frontiers of Science Award)设立于2023年，旨在表彰过去十年在基础科学领域做出突出学术贡献的科学家们。评选范围涵盖数学、理论物理、理论计算机与信息科学三大基础科学领域，围绕42个主要方向的基础和应用研究展开。2024年度，142篇基础科学领域的杰出论文入选前沿科学奖。科学成就必须满足以下三个要求才会被考虑：
① 成果必须在过去十年内发表；
② 成果必须具有最高的科学价值和原创性，并对其领域产生重要影响；
③ 成果必须经过该领域学者的评估和认可。
来源：ICBS 2024官网
1 获奖论文及教授介绍
▉ 论文名称
Solving high-dimensional partial differential equations using deep learning
▉ 作者
Jiequn Han, Arnulf Jentzen, Weinan E
▉ 链接
https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.1718942115
▉ 论文摘要
Developing algorithms for solving high-dimensional partial differential equations (PDEs) has been an exceedingly difficult task for a long time, due to the notoriously difficult problem known as the “curse of dimensionality.” This paper introduces a deep learning-based approach that can handle general high-dimensional parabolic PDEs. To this end, the PDEs are reformulated using backward stochastic differential equations and the gradient of the unknown solution is approximated by neural networks, very much in the spirit of deep reinforcement learning with the gradient acting as the policy function. Numerical results on examples including the nonlinear Black–Scholes equation, the Hamilton–Jacobi–Bellman equation, and the Allen–Cahn equation suggest that the proposed algorithm is quite effective in high dimensions, in terms of both accuracy and cost. This opens up possibilities in economics, finance, operational research, and physics, by considering all participating agents, assets, resources, or particles together at the same time, instead of making ad hoc assumptions on their interrelationships.
▉ 教授简介
Arnulf Jentzen
校长讲座教授
法兰克福大学博士
全球Top 2%顶尖科学家
曾获2018年Joseph F. Traub基于信息复杂性研究的青年研究学家奖
曾获菲利克斯克莱因奖
研究领域：
机器学习近似算法、计算随机学、高维偏微分方程的数值分析、随机分析和计算金融
简介：
Arnulf Jentzen现为香港中文大学（深圳）数据科学学院校长讲座教授。他分别于2007年与2009年获德国法兰克福大学数学学士学位与博士学位。
Arnulf Jentzen教授的核心研究课题是机器学习近似演算法、计算随机学、高维偏微分方程的数值分析、随机分析和计算金融学。他对基于深度学习的高维优化、控制问题的算法和各种微分方程的随机近似演算法特别感兴趣。
Arnulf Jentzen教授在研究方面获得了许多奖项。于2020年，他被欧洲数学学会授予菲利克斯克莱因奖项；2022年，他获得了约瑟夫 · 特劳布基于信息复杂性研究成就奖。不仅如此，他的研究活动已经吸引了无数研究资助。Arnulf Jentzen教授曾受邀担任多部国际顶尖杂志的编辑，比如《应用概率论年报》（AAP）、《计算物理通讯》（CMS）、《复杂学杂志》（JoC）、《数学分析与应用杂志》（JMAA）、SIAM/ASA《不确定性量化期刊》（JUQ）、SIAM《科学计算期刊》（SISC）、SIAM《数值分析期刊》（SINUM）。自2009年10月获得博士学位以来，他已经受邀讲授超过100场研究讲座和5门小型课程，合作组织了一系列研讨会。
