模型和算法是可计算建模与高性能数值计算的核心，精度和速度则是衡量模型与算法的关键指标。无论是数学库的研制，还是高性能数值计算新算法的设计，都离不开对精度和速度的追求。我将从可计算建模入手，从数据与机理融合的角度介绍我们团队在原子与连续模型耦合的多尺度建模、理论及算法；向量数学函数与统计函数库及机器学习库的研制开发；机器学习的数理基础；以及确定性机理与机器学习融合的高精度地图制作中的进展和可能的发展趋势。

杨志坚，武汉大学数学与统计学院教授、人工智能研究院副院长，弘毅学堂副院长。现为第八届教育部科技委数理学部学部委员、东亚工业与应用数学学会主席、湖北省工业与应用数学学会理事长、计算科学湖北省重点实验室主任。主持国家杰出青年科学基金、科技部重点研发计划、基金委重大研究计划集成项目及面上项目、湖北省创新群体等科研项目。现为EASIAM、CSIAM-AM等杂志编委。主要研究兴趣为计算科学、多尺度建模与计算、人工智能的数理基础及科学应用等。