今天我们为大家解析香港科技大学 数学系及博士生导师Prof. XIANG，同时分析该研究方向的创新idea和发展前景。有希望了解的院系和导师研究方向也欢迎大家联系我们~
一、院系简介
Yang XIANG教授所属的香港科技大学数学系，依托高校雄厚的理科底蕴，以“理论深耕与应用创新并行”为核心定位，涵盖纯数学、应用数学、统计与金融数学三大优势方向。
该院系课程体系兼顾基础与进阶，核心课程包括微积分、线性代数、实分析等，同时鼓励跨学科学习，学生可选修物理、计算机科学等领域课程，拓展知识应用场景。
院系配备先进的数学实验室，提供数值计算、符号运算等软件平台，支持学生开展独立研究，同时依托各类科研项目，推动数学理论与材料科学、人工智能、生物统计等领域的深度融合，培养具备严谨数学思维与实践应用能力的复合型人才，其学术实力与科研产出在国际数学领域享有良好声誉。
二、导师简介
Yang XIANG教授是香港科技大学数学系的资深教授，同时担任机器学习算法与自动驾驶研究实验室主任，学术背景深厚且科研经验丰富。2001年，他毕业于New York University，获Mathematics专业PhD学位，具备扎实的数学理论功底。
作为国际知名数学研究者，Yang XIANG教授拥有ORCID、ResearcherID、Scopus ID等权威学术标识，长期深耕多交叉数学领域，科研成果丰硕。2025年一年内，他参与发表4项研究成果，涵盖期刊论文与顶级会议论文，同时主导及参与多项由RGC（研究资助局）资助的科研项目，在数学建模、机器学习与跨学科应用领域具有较高的学术影响力。
三、导师研究领域解析
Yang XIANG教授的研究方向聚焦数学理论与多学科的交叉应用，核心涵盖5个领域，各领域相互关联、协同发展，结合其科研项目与论文产出，具体解析如下：
- 材料科学中的建模与仿真：核心是运用数学方法对材料科学中的复杂现象进行建模与仿真，也是其重点研究方向。从他主导的“Three-dimensional continuum models for grain boundary dynamics”项目及参与的航空航天材料界面计算设计项目可见，该领域主要围绕材料微观结构、晶界动力学等展开，为新型材料研发提供数学支撑，契合当前材料科学从经验试错向智能设计转型的趋势。
- 数据科学与图像科学：聚焦数据与图像的数学处理，结合机器学习算法，实现数据挖掘与图像分析的优化。其团队2025年发表的Lane Detection相关会议论文，便是该领域的实际应用，通过数学算法优化车道检测精度，服务于自动驾驶领域。
- 机器学习：重点研究机器学习算法的数学基础与优化改进，将数学理论融入算法设计。他参与的ICML 2025会议论文，便围绕机器学习中的奇异摄动解学习展开，ICML作为全球AI三大顶会之一，足以体现其在该领域的研究水准。
- 偏微分方程：作为核心数学工具，广泛应用于其各类交叉研究中，为材料建模、数据仿真、算法设计等提供理论支撑，是连接纯数学与应用研究的关键。
- 数值分析：专注于数值计算方法的研究与优化，提升数学模型与仿真的精度和效率，其多项科研项目与论文均依赖该领域的技术支撑，是实现数学理论落地应用的核心手段。
四、创新idea思考
结合Yang XIANG教授的研究基础、当前学术前沿及产业需求，依托材料科学智能转型趋势，提出4个贴合其研究体系的创新研究点，兼具理论价值与应用前景：
- 融合同伦动力学与机器学习，优化材料微观结构建模精度，解决传统数值方法在奇异摄动问题上的效率瓶颈，提升晶界动力学等复杂体系的仿真效率，为材料缺陷控制提供更精准的数学工具，贴合其主导的材料建模项目方向。
- 将差分私有推理与数值分析结合，应用于临床研究参数极值推断，在保障数据隐私的前提下，提升参数推断的准确性，拓展数学方法在生物统计领域的应用场景，延续其2025年相关期刊论文的研究思路。
- 优化弹性通道网算法的数学架构，融入偏微分方程方法，提升复杂路况下车道检测的几何灵活性与实时性，解决自动驾驶中极端场景的检测难题，推动算法从实验室走向产业应用。
- 基于胶体和金属系统的数学建模，探索多晶与无定形固体过渡区的量化分析方法，结合AI数据驱动思路，为新型功能材料的设计提供精准数学预测模型，衔接其参与的相关合作项目。
五、就业前景或职业规划
Yang XIANG教授研究领域属于“数学+多交叉”方向，兼具理论深度与应用广度，毕业生就业面广阔，可根据自身兴趣选择学术或产业路径，具体职业规划与就业方向如下：
（一）学术路径
- 适合热爱科研、希望深耕学术的毕业生，可申请国内外顶尖高校或科研机构的博士后职位，聚焦数学、材料科学、机器学习等领域开展深入研究；后续可晋升为高校教授、科研机构研究员，主导各类科研项目，推动数学交叉领域的学术创新，尤其适合擅长数值分析、数学建模的毕业生。
（二）产业路径
- 科技领域：进入人工智能、自动驾驶、半导体企业，担任算法工程师、数值仿真工程师，负责机器学习算法优化、材料仿真建模、图像识别算法设计等工作，如自动驾驶企业的车道检测算法研发、半导体企业的材料性能仿真。
- 高端制造与材料领域：入职航空航天、新能源材料企业，从事材料设计、性能仿真、工艺优化等工作，依托数学建模能力推动新型材料研发，契合全球“AI+材料”的产业发展趋势。
- 生物医药与统计领域：进入生物医药企业、临床研究机构，担任数据分析师、统计建模工程师，运用微分方程、隐私推断等方法，开展临床数据处理、参数分析等工作。
- 金融与互联网领域：进入金融机构、互联网大厂，负责量化分析、数据建模、大数据处理等工作，依托扎实的数学功底，解决金融定价、用户画像、数据挖掘等实际问题。
