2026年计算数学、数据驱动建模与机器学习国际会议

2026年计算数学、数据驱动建模与机器学习国际会议（CMDDMML 2026） 将于2026年隆重召开。本次会议聚焦计算数学前沿理论、数据驱动建模方法及机器学习算法创新，致力于推动数学基础与智能技术的深度融合。大会将汇聚全球数学家、数据科学家与人工智能专家，围绕高维数值计算、微分方程智能求解、可解释性建模及科学机器学习等核心议题展开深入交流，共同探索数学驱动下的智能科学新范式，助力复杂系统仿真与工程应用创新。

会议官网：www.confs-online.com/cmddmml

大会时间：2026-05-15

大会地点：烟台

截稿日期：2026-05-25

接受/拒稿通知：约投稿后1-2周

会议收录类型：EI; Scopus; IEEE Xplore

会议官网：www.confs-online.com/cmddmml

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（主题包括但不限于）

高维数值计算与逼近理论

偏微分方程数值解法与智能求解

微分方程与物理信息神经网络（PINN）

科学机器学习（SciML）与符号回归

数据驱动建模与系统辨识

稀疏识别与动力学发现

不确定性量化与代理模型

算子学习与神经算子（DeepONet、FNO）

图神经网络与复杂网络建模

可解释性机器学习与因果推断

深度学习理论（泛化性、收敛性、鲁棒性）

强化学习与最优控制

生成式模型与概率建模

贝叶斯方法与变分推断

多尺度建模与多物理场耦合

大数据分析与降维技术

优化算法与计算复杂度

高性能计算与分布式机器学习

反问题与正则化方法