近日，2024年度广东省科学技术奖评审结果正式揭晓。南方科技大学数学系与深圳国际数学中心副教授、研究员吴开亮，凭借在计算数学与流体力学、天体物理交叉领域的系统性创新贡献，荣获广东省科学技术奖——青年科技创新奖（物质科学组）。

        该获奖项目围绕“首创升维换线性的高精度保结构计算体系，破解流体力学与天体物理计算保真难题，构建微分方程智能推演新范式”展开。这一荣誉不仅是对吴开亮副教授及其团队科研实力的认可，也标志着南科大数学系在面向国家重大需求的计算数学基础理论与核心算法软件研究上取得了重要突破。

从几何视角重构非线性|突破物理约束保持的共性难题

        在高速流体、等离子体及相对论天体物理等极端条件下的数值模拟中，确保数值解严格满足“密度和压强为正”、“速度不超光速”、“磁场散度为零”等物理约束，是制约高精度算法稳定性的核心瓶颈。一旦数值解破坏这些约束，计算往往会迅速崩溃。

        针对这一难题，吴开亮与合作者独辟蹊径，原创性地提出了“升维换线性”的几何拟线性化（Geometric Quasilinearization, GQL）框架。该理论不仅是一项算法创新，更是一次深刻的数学范式转换——通过引入巧妙的自由辅助变量，将强非线性的物理约束，等价转化为高维空间中的线性约束。

        这一突破性工作在统一的凸几何视角下，为分析和设计复杂非线性约束保持的数值格式打开了全新局面，被国际同行评价为“攻克了此前理论无法处理的困难”。相关成果发表于国际应用数学顶刊 SIAM Review 的“Research Spotlight（研究亮点）”栏目。

构建保结构计算体系|守护数值模拟的“物理真实性”

        依托 GQL 框架与原创的最优凸分解理论，吴开亮团队突破了经典凸分解的效率瓶颈，构建了一套涵盖经典流体到相对论天体物理的全流程高精度保结构计算体系，在算法层面实现了“高精度”、“高效率”与“高稳定性”的统一：

• 可压磁流体力学（MHD）的结构保持： 建立了首个同时具备高阶精度、严格保正性且满足离散零散度条件的计算体系，有效解决了代数结构与微分结构难以兼顾的矛盾，成功实现了对超高马赫数磁射流的稳定模拟。

• 相对论流体（RHD）的保真计算： 提出了“物理约束可证明保持（PCP）”方法，在离散层面严格证明了相对论流体的最小熵原理，为黑洞吸积盘、相对论喷流等高能天体过程提供了具有严谨数学理论保障的可靠计算工具。

• 鲁棒的振荡抑制机制： 发展了振荡消除间断 Galerkin（OEDG）方法，通过引入具有尺度不变性与演化不变性的解耦阻尼方程，高效消除了高阶格式在激波附近的非物理振荡。

        该系列成果发表在 SIAM 系列期刊, Math. Comp., Numer. Math., JCP, M3AS 等计算数学权威刊物以及 ApJS, MNRAS, PRD 等天体物理期刊上，形成了一套理论完备、可广泛应用的高精度算法库。

AI for Equations|探索数据驱动建模的“白盒”新范式

        在“数学 + 人工智能”的前沿交叉方向，吴开亮与合作者早在2018年便开始布局 AI for Equations (AI4E) 研究。

        不同于传统的“黑盒”深度学习，吴开亮及其合作者坚持“数学可解释性”理念，提出了基于流映射学习和演化算子学习的智能推演架构，建立了流映射与深度残差网络的内在数学联系，发展了深度算子半群（Deep-OSG）和位置感知 Transformer（PiT）等新型架构，实现了从观测数据中自动、精准地推演系统的演化算子。

        在此基础上，团队最近研发了通用智能建模开源软件包 Deep Unknown Equations (DUE)。该平台不仅支持从数据中发现未知的微分方程，也可作为复杂方程的高效替代模型。关于 DUE 框架的系统性论文已于 2025年 在 SIAM Review 发表，为复杂自然系统与工程系统的可解释 AI 建模提供了有力的数学抓手。

深耕基础，交叉驱动|坚持“前沿探索与需求导向并重”

        吴开亮副教授的研究工作始终坚持“前沿探索与需求导向并重”——既追求数学理论的严谨与优美，又致力于解决物理与工程中的硬核问题。其研究得到了国家高层次青年人才计划、国家自然科学基金重大研究计划培育项目和面上项目、科学挑战专题、深圳市杰出青年项目等资助。

        截至目前，他在各类高水平期刊发表论文 70余篇，其中 SIAM 系列 20余篇、JCP 近 30篇。其代表性成果被数学、物理、天文、力学等领域的 70余位中外院士及国际会士引用或正面评述。他于 2024、2025年连续入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。

        在教学与人才培养方面，吴开亮注重科教融合，将科研前沿融入教学，于2021-2022年开设面向智能时代的《数学实验》、《计算流体力学与深度学习》等课程。他已指导博士后10余名，研究生10余名，本科生约50名，学生获中国工业与应用数学学会（CSIAM）学生论坛优秀报告奖、全国有限元博士论坛“卓越论文奖”等荣誉，并指导学生获得国家自然科学基金青年学生基础研究项目（博士研究生）。

        未来，南科大数学系将继续支持青年学者面向国家重大需求和国际学术前沿，进一步完善高精度保结构计算体系，拓展 AI for Science 的应用场景，为粤港澳大湾区在高性能科学计算与智能建模领域提供坚实的数学支撑。