2026年3月20日至22日，“计算与应用数学前沿研讨会”在大湾区大学（松山湖校区）举行。本次会议由理学院主办，来自北京大学、香港中文大学、中国科学院、复旦大学、同济大学、德国柏林洪堡大学、普渡大学等高校和科研机构的30余位专家学者齐聚东莞，共同探讨计算与应用数学前沿进展。

大湾区大学副校长李晓明致辞，介绍学校以“高起点、小而精”为定位，依托粤港澳大湾区培育高水平科研人才。中国科学院院士、大湾区大学高等研究院副院长汤涛寄语，赞许学校办学理念，倡议将此系列会议持续办下去。会议组织者蔡智强教授介绍，现松山湖校区地处高科技企业集聚区，预计明年迁至依山面海的虎门主校区，目前正面向全球招募计算数学领域人才。

      本次会议共设3个专题模块、17场主题报告，涵盖有限元方法、相场模型、保结构格式、分数阶方程快速算法、高维偏微分方程深度学习求解、反问题直接采样、强化学习算法及图像处理等方向，数学与人工智能、工程科学、生命科学的交叉贯穿始终。

       机器学习与传统数值方法的融合是本届会议的突出主题之一：胡俊（北京大学）提出基于MIONet的混合迭代方法，兼顾理论严谨性与数值加速效果；周涛（中科院）的深度随机差分方法（DRDM）将高维PDE与HJB方程的数值求解推进至100000 维；许学军（同济大学）将区域分解与学习框架结合，为高对比度系数扩散问题提供了新路径。

       蔡小川教授（澳门大学）介绍了用超算模拟人体心血管血流的研究——通过高精度求解Navier-Stokes方程，可对血压异常、心梗风险等进行临床量级的预测。这一研究方向触动了不少与会者，报告结束后现场问题不断，话题从计算医学延伸至个人健康管理及相关应用前景，讨论气氛热烈。沈捷教授（宁波东方理工大学）的保结构格式报告在算法设计层面引发深入追问；李若教授（北京大学）的重构间断逼近方法因实现简洁、性能均衡而受到同行关注；邹军教授（香港中文大学）的直接采样方法在噪声与有限数据条件下的表现引起广泛兴趣；陈文斌教授（复旦大学）将强化学习引入金融执行问题，跨领域视角同样激起热烈提问。多场报告问答热烈，会后学者们仍围聚交流，意犹未尽。

闭幕后的自由讨论环节中，与会学者围绕相关研究方向和潜在合作继续交换意见。本次研讨会展示了计算与应用数学领域的最新进展，也为相关学者提供了深入交流的平台。大湾区大学理学院表示，将持续举办此系列会议，欢迎海内外优秀学者加盟，共同推动湾区计算数学的发展。