报告题目1：复杂社会系统中的动力学涌现行为研究

报告人：王鑫，北航人工智能学院

报告摘要：社会大数据系统具有典型的非线性、随机性、动态性等复杂性特征，导致涌现难解释、趋势难预测、系统难调控等重要瓶颈。报告将从信息传播、认知演化、博弈决策等三类基本动力学模式出发，介绍汇报人在复杂社会系统领域的系列进展，探讨复杂涌现行为背后的可解释性机理。最后将简要讨论该领域的前沿发展趋势。

报告人简介：王鑫，北航人工智能学院助理教授，硕导，数字航天联合实验室课题研发部副主任。2021年获北航数学博士学位，2018-2020年于美国常春藤名校达特茅斯学院联合培养。主要研究方向为复杂社会系统、脑科学与人工智能等。在Nature Communications、Physical Review X、Communications Biology、PLoS Computational Biology、Physical Review E等知名期刊发表SCI论文20余篇。成果获PRX Highlights Paper、Chao Editor’s Pick、EPL 2019 Highlights Paper，被美国科学院院刊亮点工作推荐栏目PNAS Journal Club评价为“令人印象深刻且具有启发性（impressive and suggestive）”、“原创性贡献（original contribution）”等，被美国工业与应用数学协会SIAM、美国物理协会APS、美国科学促进会AAAS、美国物理联合会AIP、物理学家网Phys.org等多家国际主流媒体专题报道，并成为达特茅斯、北航官网首页新闻。担任Nature Human Behavior、Physical Review Letters、Annual Reviews in Control等国际知名期刊审稿人，担任Entropy客座编辑、2023演化博弈论与人工智能国际会议程序委员会主席。主持国家自然科学基金青年项目、北航前沿交叉基金，参与国家自然科学基金重大专项、科技部科技创新2030重大项目等多项国家及省部级重大课题研究。曾获北京市优秀博士学位论文、北航博士生十佳、北航十佳学术论文奖、北京市优秀毕业生（博士&本科）、北航金质奖章（本科生最高奖，现更名为沈元奖章）等。

报告题目2：复杂社会系统的结构-动力学耦合机理及其建模

报告人：刘龙招，北京航空航天大学人工智能学院

报告摘要：社会系统的行为涌现主要依赖于一系列单元间的交互关系及其动态演化规则，然而，它们通常呈现非线性、拓扑动态、自适应耦合等复杂性特征，这使得系统结构与动力学建模异常困难。本报告将以社会系统传播行为这一典型动态过程为切入点，从非线性机理、动态拓扑、结构-动力学耦合等方面介绍团队在网络拓扑重构与动力学建模领域的相关工作。这些工作不仅为社会传播行为提供了更真实、更深刻的见解，而且有助于启发对其他典型动态过程的研究。最后，报告人将介绍关于领域未来发展趋势的思考。

报告人简介：刘龙招，北京航空航天大学人工智能学院助理教授，从事复杂社会系统、复杂网络、群体智能、大数据分析等方向研究，重点探索基于非线性与跨尺度思想的复杂系统建模方法，在Nature Communications、Chaos、New Journal of Physics等经典期刊发表SCI论文16篇，参与国家自然科学基金委重大专项、科技部科技创新2030-“新一代人工智能”等国家/省部级项目6项，担任Entropy期刊客座编辑。相关学术成果获评Chaos编辑精选论文（“Editor’s Pick”），并被美国物理联合会（AIP）官方公众号报道。

报告时间：2024年6月14日（周五）14:30开始

报告地点：20幢404（第一会议室）