项目背景
项目目标
项目导师
适合人群
项目亮点
学习计划
项目背景
在人工智能大趋势下，数学建模和计算建模越来越多地应用到各个学科中，成为交叉学科研究 中的重要工具，解决复杂问题，优化战略性决策制定。现代工程学在数学和计算机建模的辅助 下有了长足发展。
本课题将介绍数学建模和基于数学模型的分析和优化，介绍他们作为系统工程工具的优势，如 何去指导工业的发展，以及能源和城市系统的决策，以达到各个领域的可持续发展。课程将包 含机械（稳态和动态）建模、统计建模、机器学习和优化等内容。同时，课程将采用问题导向 的方法，从热门工程学研究领域中选择出具有代表性的前沿案例进行调研（例如生物炼制、化学储能和未来食品的系统等），介绍并实践课程中所包含的每种建模和优化的方法。
项目目标
★ 探索和学习数学建模和基于数学模型的优化方案
★ 学习运用数学和计算机知识和模型解决实际问题
★ 运用热门工程学研究领域中的前沿案例实践验证数值的模拟测试
项目导师
任职大学：牛津大学副教授
担任格林坦普顿学院的研究员
主攻于生物系统工程
曾与萨里大学、帝国理工大学教授一同出版过环境化学工程日志
牛津大学（University of Oxford）, 是一所誉满全球的世界顶级研究型书院联邦制大学, 与剑桥大学并称牛剑“Oxbridge”。同时与剑桥大学、伦敦大学学院、帝国理工学院、伦敦政治经 济学院同属“G5”超级精英大学，被公认为是当今世界最顶尖的高等教育机构之一。 在 2016 年 9 月，泰晤士高等教育发布了 2016-2017 年度第 13 版世界大学排名，其中牛津大学排名 第一。
适合人群
★ 适合学习或对环境工程/能源工程/工程管理/应用数学/机器学习/可持续发展研究等学科感兴趣的学生
★ 有意提高自身知识水平和学术能力的学生
★ 有留学意向、参与、跨专业深造或计划考取名校的学生
★ 通过获得教授私人推荐信和在学术期刊上发表论文来提升个人竞争力
★ 通过教授及助教指导撰写个人科研报告，提升留学申请文书质量及英文论文撰写能力
★ 对海外名校课堂感兴趣或已收到海外大学录取信，想提前跨越中外学制鸿沟的准留学生
项目亮点
❶ 获得教授的学术推荐信（教授用学校正式 edu 邮箱网推）
❷ 系统科学的指导和训练学生进行学术文章写作和发表（国际 CPCI/EI 会议论文）
❸ 全英文语境展开项目，突破自我，助力 GT 考试、申请面试和未来学习
❹ 不出国门跟随海外名校教授学习，节省国际旅费
❺ 获得高质量英文个人科研报告，可在申请材料中提交
学习计划
01/30 Orientation, Opening Ceremony, Welcome Dinner
报到、开营仪式、欢迎晚宴
01/31 Introduction to systems engineering and sustainability (including the course case study)
介绍系统工程和可持续性的发展（包含课程案例研究）
02/01 Mathematical modelling: mechanistic model development
数学建模（1）： 了解机械性建模的开发
02/02 Mathematical modelling: numerical simulation
数学建模( 2 )：数值的模拟测试2020-Winter
02/03 Mathematical modelling: statistical modelling/machine learning
数学建模( 3 )： 了解统计模型/机械的学习利用
02/04 Optimization: problem formulation
优化方式 （1）： 对问题的制定
02/05 Optimization: solving optimization problems
优化方式（2）： 解决优化所面临的问题
02/06 Synthesis of the course case study
对课程案例研究进行一个整合分析
02/07 Summary and guidance on the final assignment
对最后课程任务的总结和指导
