应兰州大学数学与统计学院邀请, 复旦大学高卫国教授将于2026年1月24日-25日访问兰州大学并于1月25日下午作学术报告, 欢迎全校师生参加。

报告题目：Subspace Fidelity and Terminal Constraints in Flow-Based Generation

时 间：2026年1月25日(星期日)14:30

地 点：逸夫生物楼国锠报告厅

报告摘要：Real-world data often lie on low-dimensional structures embedded in high-dimensional spaces, yet generative models are trained on only finitely many samples forming a sample data subspace. We study how flow-based generative models preserve this structure and satisfy additional constraints. For Flow Matching models, we theoretically show that optimal velocity fields exactly represent the sample data subspace, while a proposed Orthogonal Subspace Decomposition Network ensures robust generalization in suboptimal settings. We further formulate constrained sampling as an optimal control problem and introduce TOCFlow, a geometry-aware guidance method for pre-trained flows. Experiments on high-dimensional scientific tasks demonstrate improved constraint satisfaction while preserving generative quality. This is joint work with Ming Li.

欢迎广大师生参加！

高卫国教授简介

高卫国, 复旦大学数学科学学院教授、博士生导师, 复旦大学大数据学院副院长, 全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员, 中国数学会计算数学分会副理事长. 研究领域为数值线性代数和高性能计算, 包括线性与非线性特征值问题、大规模科学与并行计算、电子结构计算与鞍点计算、数据科学中的数值分析问题等. 曾在SINUM, SISC, SIMAX, Numer Math, J Comp Phys等计算数学专业杂志和ACM TOMS, IEEE TAC, Int J Numer Meth Eng, JACS, J Chem Phys, Comput Phys Commun, Comp Mater Sci等应用领域的杂志上发表高质量论文。

甘肃省计算数学基础学科研究中心

数学与统计学院

萃英学院

2026年1月22日