2026年计算数学、数据驱动建模与机器学习国际会议（CMDDMML 2026)

2026年计算数学、数据驱动建模与机器学习国际会议（CMDDMML 2026)

2026 International Conference on Computational Mathematics, Data Driven Modeling, and Machine Learning （CMDDMML 2026）

截稿时间：以官网为准

会议地点：烟台，中国

会议官网：www.confs-online.com/cmddmml

会议投稿邮箱: yazzy_syx@126.com（备注张老师推荐享优先审稿和投稿优惠）

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● 会议简介

2026年计算数学、数据驱动建模与机器学习国际会议（CMDDMML 2026） 将于2026年隆重召开。本次会议聚焦计算数学前沿理论、数据驱动建模方法及机器学习算法创新，致力于推动数学基础与智能技术的深度融合。大会将汇聚全球数学家、数据科学家与人工智能专家，围绕高维数值计算、微分方程智能求解、可解释性建模及科学机器学习等核心议题展开深入交流，共同探索数学驱动下的智能科学新范式，助力复杂系统仿真与工程应用创新。

● 论文提交收录

向CMDDMML 2026提交的所有全文都可以用英语书写，并将发送给至少两名评审员，并根据原创性、技术或研究内容或深度、正确性、与会议的相关性、贡献和可读性进行评估。CMDDMML 2026所有被接受的论文将在会议记录中发表，并提交给EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar进行索引。

● 征文主题

（主题包括但不限于）

高维数值计算与逼近理论

偏微分方程数值解法与智能求解

微分方程与物理信息神经网络（PINN）

科学机器学习（SciML）与符号回归

数据驱动建模与系统辨识

稀疏识别与动力学发现

不确定性量化与代理模型

算子学习与神经算子（DeepONet、FNO）

图神经网络与复杂网络建模

可解释性机器学习与因果推断

深度学习理论（泛化性、收敛性、鲁棒性）

强化学习与******控制

生成式模型与概率建模

贝叶斯方法与变分推断

多尺度建模与多物理场耦合

大数据分析与降维技术

优化算法与计算复杂度

高性能计算与分布式机器学习

反问题与正则化方法

工业应用（流体力学、材料科学、生物医学、金融数学等）

● 提交论文

1. 直接将您的文章或摘要投到我们的会议邮箱，我们收到后会第一时间回复您。

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2. 审稿流程：作者投稿 - 稿件收到确认（1个工作日）- 初审(1-3工作日) - 告知结果（接受/拒稿），越早投稿越早收到文章结果。

● 投稿说明

1. 本会议官方语言为英语，投稿者务必用英语撰写论文。（会议仅接受全英稿件，如需翻译服务，请提前咨询会议老师。）

2. 稿件应为原创作品，未在国内外刊物上发表过, 不接受一稿多投。 作者可通过Turnitin查询系统查重。涉嫌抄袭的论文将不被出版。

3. 请根据格式模板文件编辑您的文章。

4. 文章至少6页。学生作者或多篇投稿有优惠。

5. 只做报告不发表论文的作者只需提交摘要。