禁漫岛

本次讲座聚焦数据驱动下自然与社会动态系统的建模与预测这一前沿交叉领域，系统梳理了相关理论、方法与实践挑战。杨晓松教授首先立足实际应用价值与理论研究意义，阐述了利用时间序列数据解析动态系统行为的重要性与核心难点。随后，讲座回溯微分拓扑的基础理论，详细介绍了微分动力系统中的可观测性理论与Takens嵌入定理，为从离散时间序列中重构系统内在动力特性搭建了坚实的理论框架。在此基础上，杨教授深入探讨了时间序列建模的实践路径，重点讲解了如何借助深度学习技术构建高效的时间序列预测模型与表征模型，为复杂动态数据的解析提供了创新方法。最后，讲座聚焦非线性时间序列的去噪问题，阐明了统计推断方法在剔除数据干扰、提升模型可靠性与预测精度中的关键作用，通过理论阐释、方法拆解与挑战分析的层层递进，全面呈现了该领域的研究脉络与未来发展趋势。

本次讲座兼具理论深度与实践指导价值，让在场师生对时间序列分析与动态系统研究的前沿理论、核心方法及应用场景形成了系统认知。讲座搭建了数学、人工智能、控制理论等多学科交叉融合的交流平台，所分享的Takens嵌入定理应用与深度学习建模思路，为相关领域的科研创新提供了重要理论支撑与方法借鉴。讲座后，师生围绕嵌入定理的实践适配性、深度学习模型的优化方向等问题展开热烈探讨，现场学术交流氛围浓厚，为后续开展跨学科研究注入了新的思路与活力。