团队名称：智能交叉科学研究团队

团队介绍：
1. 万尹鸣
    课题名称： 考虑距离修正粒子寿命的奥斯特瓦尔德熟化（OR）过程：基于有限元方法的非平均场模拟
    研究内容： 融合KAN网络、小波分析、傅立叶变换及物理信息神经网络（PINN），构建面向非稳态、非平均场OR动力学过程的高精度模拟框架。
2. 王鑫辉
    课题名称： 金属-载体强相互作用调控下纳米粒子化学势的经典与反常尺寸依赖关系统一理论模型
    研究内容： 大语言模型驱动的符号公式自动发现与反事实推理进化算法在化学势理论构建中的应用。
3. 徐元第
    课题名称： PMC过程动力学标度律与全局解析解：基于微分流形理论的统一描述
    研究内容： 面向动态标度复杂系统的强涌现特征智能提取，以及基于微分流形或层论的切空间联络智能构造算法研究。
4. 陈逸林
    课题名称： 高维复杂系统的广义符号回归算法：基于确定性筛选与混合演化策略
    研究内容： 融合确定性独立筛选（SIS）、蚁群算法、蒙特卡洛树搜索及并行加速技术；实现特殊函数项、张量高级算符、图-符号复合表征、神经符号梯度优化及多模态/多尺度/多机制耦合的非结构化数据建模。
5. 唐 丁
    课题名称： 基于多维特征相似度聚类分组策略的分层公式构建算法研究
    研究内容： 利用线性相关性、互信息及纠缠熵等指标进行特征聚类，构建多层次、可解释的物理公式生成策略。
6. 冯晨栋
    课题名称： 基于KAN与图神经网络（Atom/Line Graph）的分子局域环境表征、分类预测及拓扑特征提取
    研究内容： 基于流匹配生成式模型，实现可合成分子结构的条件生成，以及可解释公式树与数学表达式的自动生成。
7. 邢屹然
    课题名称： 含全局积分项积分微分方程的求解：基于快照子空间正交基贪心构造的PINN算法
    研究内容： 结合标记函数、小波/傅立叶特征嵌入与非稳态PINN复合算法，求解非平均场近似下的OR与PMC过程动力学方程。