京师数学前沿论坛 第二十讲
京师数学前沿论坛
报告题目(Title)：Numerical methods for Coulomb many-body systems
报告人(Speaker)：徐振礼教授（上海交通大学）
地点(Place)：后主楼1124
时间(Time)： 2026年4月9日（周四） 16:00-17:00
报告摘要
We present efficient methods for long-range Coulomb many-body systems developed in my group, including numerical methods for all atom molecular dynamics, and fast Poisson solvers for continuum and kinetic models for electrostatic phenomena. The random batch molecular dynamics method for all-atom models significantly improves computational efficiency and parallel scalability. The sum-of-Gaussians neural networks are present for accurate force field of long-range systems. For the PNP model, we have developed a new Maxwell-Ampère Nernst-Planck framework and designed efficient algorithms by employing a curl-free relaxation scheme. Numerical results are present to validate the attractive performance of our algorithms.
主讲人简介
徐振礼，上海交通大学数学科学学院教授，博士生导师，环境社会治理研究院副院长，国家杰出青年基金获得者。徐振礼教授长期从事计算数学研究，在分子动力学与多体系统的快速算法领域取得了一系列重要成果。他提出的“随机分批方法”（Random Batch Methods）将多体问题的计算复杂度从粒子数平方降至线性，突破了长期困扰计算物理领域的可扩展性瓶颈。近年来，他带领团队将机器学习与分子模拟深度融合，发展了基于高斯和神经网络的机器学习力场模型，在《Physical Review Letters》等期刊发表系列高水平成果，被遴选为Editors‘ Suggestion文章。他共同主导开发的“高性能分子动力学模拟器‘微著·NanoTitan’”首次实现了单GPU上千万级全原子模拟，荣获2025年CSIAM应用数学落地成果认证。相关研究成果获上海市自然科学一等奖。
