讲座人简介：

殷源，牛津大学应用数学博士在读。于2019年和2021年获得澳大利亚墨尔本大学应用数学学士及硕士学位，多次荣登院长荣誉榜（Dean’s Honour List，GPA排名前1%）、获多项墨尔本大学奖学金。目前获英国工程与自然科学研究理事会 (EPSRC) 全额博士奖学金资助，并同时获得牛津大学圣安妮学院极具竞争力的研究生发展奖学金（Graduate Development Scholarship）。

主要研究方向聚焦于数学生物学领域。其核心工作是将数学建模、数据分析与计算方法应用于解决复杂的现实世界生物学问题。具体涵盖传染病动力学多尺度建模、集体细胞迁移与器官纤维化混合建模，以及用于揭示生物系统本构定律的数据驱动方法。殷源在墨尔本大学和牛津大学均拥有丰富的本科数学教学经验，致力于推动前沿数学研究与高等教育的融合。

讲座简介：

本报告介绍了殷源在牛津大学博士期间，于生物数学领域取得的研究成果。其核心目标在于对复杂生物系统实施高精度定量建模和机制理解，为解决现实生物医学挑战提供了创新的理论框架与方法。

报告内容聚焦于以下三大研究方向：

1. 高效精确随机模拟： 针对多尺度 (multiscale)、非马尔可夫(non-Markovian) 传染病动力学，研发了精确、高效且通用的随机模拟算法，实现了对复杂疾病传播过程的精细刻画与预测。

2. 器官纤维化模型： 开展跨学科交叉研究，构建了细胞个体行为与胶原纤维连续场的混合模型 (hybrid models)，以深入解析并预测器官纤维化过程中的关键形成机制。

3. 数据驱动偏微分方程发现： 利用物理信息神经网络（PINNs），从数据中反演发现 reaction-diffusion-advection 偏微分方程中的未知本构关系 (constitutive laws)。