*主持人：朱升峰 教授

*讲座内容简介：
Reduced-order modelling (ROM) provides an economical way to construct low-dimensional parametric surrogates for rapid predictions of high-dimensional physical fields. It has been widely used in various engineering problems as it offers great computational efficiency while keeping good accuracy. This talk will present a number of computational aspects of reduced order modelling and its applications such as fluids, fluid-solids coupling, ocean, and air pollutions. This talk will cover non-intrusive reduced order modelling, physics-data combined machine learning (PDCML) method for non-intrusive ROM in small-data regimes, a non-linear non-intrusive ROM based on Auto-encoder and self-attention, domain decomposition, ROM with data assimilation, DMD and so on.

*主讲人简介：
肖敦辉，同济大学数学科学学院教授，国家高层次海外青年人才以及上海市高层次海 外领军人才。中国数学会计算数学分会第十一届常务理事, 张江数学研究院同济分院 副院长。曾先后就职于英国帝国理工地球科学系和数据科学所，英国斯旺西大学有限 元方法发源地之一的Zienkiewicz工程计算中心。于2013年获帝国理工全奖开始攻读 计算流体力学博士，于2016年获博士学位，并且获帝国理工最佳科研博士生奖，一年 一个。之后在帝国理工地球科学系和数据科学所从事博士后研究。后加入斯旺西大学 辛克维奇工程计算中心从事科研和教学工作，担任讲师和博士生导师。主持英国基金 委如EPSRC， Royal Society和中国国家级项目多项。发表SCI论文40多篇，担任多 个期刊审稿人以及编委， 担任各国基金项目评审人如英国基金委EPSRC，科技部重点 项目评委。研究领域包括低阶计算模型、模型降阶、数据驱动模型、计算力学、物理与 数据混合驱动计算模型、数据科学、计算流体力学和人工智能。