（通讯员：徐袁博文；一审：刘奕彤；二审：金凯；终审：吴昭君）11月2日下午，由学校科协主办、数统学院和生物医学工程学院承办的揽月学术沙龙第二十一讲在揽胜楼1305教室举行。华中师范大学阴小波教授应邀作题为《分数阶微分方程的深度神经网络方法》的学术报告，围绕神经网络方法求解复杂分数阶微分方程介绍最新研究进展。相关专业教师和研究生参加报告，现场气氛热烈。

报告中，阴小波教授从分数阶微分方程计算量大、传统数值方法成本较高等问题切入，介绍团队将深度神经网络与数值计算相结合的两项工作。第一项QE-MC-fPINN采用几何自适应三部分分解，对奇异近场、正则内部远场和解析外部远场分别处理，结合Gauss-Jacobi求积、Gauss求积、角向Monte Carlo采样及特征增强PINN试探空间，以提高计算效率和精度。第二项fTNN子空间方法保留相同分解，用确定性方向求积替代角向Monte Carlo采样，以消除离散随机噪声；同时采用时空可分离神经网络降低积分维度，引入BFE和BRFE边界奇异性感知试探空间，并结合交替优化求解。

整个报告阴小波教授讲解深入浅出，并善于借助直观事例帮助师生理解报告内容。互动环节气氛活跃，师生踊跃提问，阴小波教授逐一回应。活动结束后，与会师生普遍表示收获颇丰。大家认为，此次报告不仅使师生认识到数学与人工智能交叉融合的潜力，也让大家深切感受到跨学科研究的魅力——数学不再只是书本上的公式，而是能够切实用于解决实际问题。