南洋理工大學將於今年9月迎來一場跨越數學、動力系統與機器學習的國際學術交流——幾何、動力學與學習前沿會議（IAS Frontiers Conference on Geometry, Dynamics, and Learning，GDL2026）。
根據NTU官方信息，會議將於2026年9月28日至29日舉行，地點設在南洋理工大學校內的 Nanyang Executive Centre。會議由NTU高等研究所（Institute of Advanced Studies，IAS）發布，聚焦幾何分析、動力系統與機器學習的交叉研究，並將彙集國際研究人員、青年學者及研究生參與交流。
不止是一場學術會議
從NTU公布的會議介紹來看，GDL2026關注的並不是單一的數學問題，也不是一場泛泛討論人工智慧的大會，而是希望把幾何、動力系統和學習理論三個正在不斷交叉的研究方向連接起來。
NTU官方指出，過去十年間，純數學、數據科學與理論計算機科學中的一些研究思路正在逐漸匯合。微分幾何和動力系統理論開始被用於現代學習算法的設計、分析和可解釋性研究；與此同時，機器學習領域的發展，也在反過來推動幾何與動力系統中的一些基礎問題。
因此，這場會議真正值得關注的地方，在於它試圖搭建不同研究領域之間的橋樑。官方列出的目標包括：促進幾何、動力系統與學習理論之間新的學術聯繫，尋找不同領域共同面對的研究問題，並嘗試整合不同的方法框架，以數學工具解決數據驅動科學與工程中的實際問題。
而且，它與NTU的關係並不是簡單的「在NTU舉行」。目前官方公布的8名組委會成員中，有6人來自NTU，說明南洋理工大學的研究人員直接參與了這場會議的組織工作。
三大領域如何「跨界」碰撞？
「幾何、動力學與學習」聽起來相當理論，但從官方公布的會議主題來看，它們與近年來機器學習研究中的不少前沿方向都有直接聯繫。
例如，會議明確包括幾何深度學習（Geometric Deep Learning）、幾何與拓撲數據分析、信息幾何、最優傳輸、形狀分析等主題。與傳統規則排列的數據不同，現實世界中的網絡、三維形狀以及其他複雜結構往往具有自身的幾何特徵，因此如何讓學習模型更好地理解數據背後的結構，一直是這一研究方向的重要問題。
「動力學」則關注系統如何隨時間不斷演化。GDL2026設置的主題包括耗散動力學、幾何與變分積分、動力系統中的幾何方法以及無限維動力系統等。把動力系統的方法引入學習問題，可以幫助研究者從數學角度分析算法和模型的演化規律，以及不同學習方法背後的穩定性和結構。
值得注意的是，會議議題並不局限於傳統機器學習。官方公布的主題還包括量子力學與量子信息理論。從整個議題設置來看，GDL2026更像是一場以數學方法為紐帶、連接幾何分析、動力系統、機器學習以及其他前沿科學問題的跨學術領域會議。
對NTU學生和青年研究者意味著什麼？
對於NTU的研究生、博士生和青年研究人員來說，這場會議最直接的價值，是可以在校園內接觸來自不同研究方向的國際學者，並了解幾何、動力系統和機器學習正在形成哪些新的交叉問題。
NTU官方特別提到，會議面向國際領先研究人員、青年研究者以及研究生展開交流。目前官網除了開放會議報名之外，也正在徵集會議報告：有興趣進行分享的研究人員，可以提交題目、摘要和個人簡介，申請進行一場30分鐘的會議報告。
這也意味著，GDL2026並不僅僅是一個「坐在台下聽報告」的活動。對於研究方向與幾何分析、動力系統、機器學習、數據科學等領域相關的青年研究者來說，它也提供了展示研究成果、了解同行工作以及建立學術交流的機會。
目前，NTU官方已經公布了會議日期、地點、主要研究主題、組委會以及報名和報告徵集信息。會議將於2026年9月28日至29日在NTU舉行，具體報告安排仍以官方後續更新為準。
📌 要點總結
✦ NTU官方會議，時間地點已經確定GDL2026將於2026年9月28日至29日在南洋理工大學Nanyang Executive Centre舉行，由NTU高等研究所（IAS）官方發布。
✦ 聚焦幾何、動力系統與機器學習的交叉前沿會議涵蓋幾何深度學習、信息幾何、最優傳輸、動力系統、量子信息等多個研究方向，希望推動不同數學方法與數據驅動科學之間的交流。
✦ 對青年研究者不只是「聽會」官網已經開放報名，並面向有興趣的研究人員徵集30分鐘報告，為研究生和青年學者提供交流與展示研究成果的機會。 會議安排及後續更新，請以南洋理工大學官方發布的信息為準。
