2025年5月23日下午，美国阿默斯特学院（Amherst College）弓小倩助理教授应学院邀请在A602会议室做了题为“自动驾驶中的数学分析与模拟”的学术讲座，报告由副院长孙维昆主持，学院部分教师、研究生和高年级本科生参加。

      讲座中，弓小倩从微观、中观与宏观三个层面，探讨了交通流模型的数学结构与性质。在微观层面，分析了广泛使用的智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model, IDM）的局限性及其改进方案，并讨论了经典的“跟车模型”（Bando-Follow-the-Leader, Bando-FtL）及其带时间延迟的变体的适定性。作为该类模型的一个应用，介绍了如何通过最优巡航控制策略来实现交通流的平稳化，减少“走走停停”的现象。在中观层面，严格推导了一个有限维混合系统的平均场极限，该系统用于描述多车道、多类型车辆（包括人工驾驶与自动驾驶车辆）下的交通流行为，从而建立微观模型与宏观模型之间的联系。在宏观层面，简要介绍了一种非局域 Aw-Rascle-Zhang (ARZ) 模型的适定性分析，该模型引入了远距离车辆间的相互作用机制。此外，还通过数值模拟和实地实验结果展示了相关理论的现实意义和工程应用潜力。

      此次讲座依托鲜实的案例展开，生动且富有吸引力，逐步展示出一套细致且完整的数学分析框架，进而深入探讨了融合创新的理论方向以及其研究价值，为学院的师生们拓展了学术视野，带来了深刻的研究启示。

      弓小倩，阿默斯特学院数学与统计系助理教授。2011年本科毕业于天津职业技术师范大学数学与应用数学专业，随后在美国得克萨斯大学大河谷分校（The University of Texas Rio Grande Valley）获得应用数学硕士学位，2019年在亚利桑那州立大学（Arizona State University）取得应用数学博士学位。