北京信息科技大学 - 校园时讯-勤信荣誉学院大二学生尹子轩在SCI期刊《Wave Motion》发表论文
Source: http://www.bistu.edu.cn/xysx/469c30e7bcfd4f3295d2d25dbb7b52ab.html
Archived: 2026-04-23 17:10
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勤信荣誉学院大二学生尹子轩在SCI期刊《Wave Motion》发表论文
发布时间：
2026.04.16
4月15日，我校勤信荣誉学院勤学2401班大二本科生尹子轩，以第一作者身份在爱思唯尔
（Elsevier）
出版社旗下国际知名
SCI
期刊
《Wave Motion》
上正式发表题为
《Localized wave fission phenomena and numerical simulation with symmetry data-enhanced PINNs of the (2+1)-dimensional generalized Broer-Kaup system》
的研究论文。
《Wave Motion》
作为波动现象研究领域的权威刊物，长期聚焦线性与非线性波动力学、波动传播机理及数值模拟等前沿议题。该期刊最新影响因子为2.5，JCR分区属Q2区，中国科学院分区为物理与天体物理3区。
本研究围绕
（2+1）
维广义
Broer-Kaup（gBK）
系统展开。在解析解方面，研究团队首次发现并构造出包含N个任意函数的局域波解，系统揭示了局域波演化过程中的一系列裂变行为，为理解非线性波的传播机制提供了新的理论视角。在数值求解层面，论文创新性地提出对称数据增强物理信息神经网络
（SD-PINNs）
方法，通过将系统固有的对称性质嵌入物理信息神经网络框架，有效增强了模型对物理规律的捕捉能力。该方法在
（2+1）
维
gBK
系统的正问题与反问题求解中，较传统
PINNs
方法精度提升近一个数量级，充分展现了其在非线性波动系统数值模拟中的广阔应用前景。
尹子轩同学于2024年9月通过选拔进入勤信荣誉学院勤学2401班，原专业为信息与计算科学专业。入学伊始，他通过勤信荣誉学院拔尖创新人才培养举措“一对一导师制”，加入闻小永教授指导的
PINNs
与非线性波研究小组，系统学习孤子理论与深度学习方法。凭借浓厚的科研兴趣与扎实的学习能力，依托学院荣誉实践基础与创新实践平台，他先后主持2025年国家级大学生创新创业实践项目“
PINNs
深度学习方法在非线性波动方程数值求解中的应用研究”以及2025年北京信息科技大学星光基金项目“离散耦合非线性模型正反问题的
PINNs
深度学习求解方法研究”，两项均获优秀结题。此外，他还以项目负责人身份荣获2025年美国大学生数学建模竞赛H奖（国家级二等奖）及学校第十九届“创新杯”大学生学术科技创新竞赛新星创意专项赛一等奖，并获得2024-2025学年学习优秀奖学金。
该成果的取得既得益于闻小永教授精湛的学术水平与孜孜不倦的育人精神，也坚实依托勤信荣誉学院持续推行的高质量人才“四制三化”培养举措与良好的科创训练氛围。两年来，学院积极探索科教融合育人路径，鼓励本科生尽早进入科研团队，参与文献调研、研究设计、算法构建、系统搭建、软硬件部署及论文撰写等完整科研环节，通过“早进团队、早进课题、早进项目”的培养方式，在真实科研环境中拓展学术视野、提升研究能力。研究过程中，闻小永教授在算法优化、论文构思与修改等关键环节给予了悉心指导，为研究的高质量完成提供了坚实保障。
尹子轩同学的这一创新性成果，正是勤信荣誉学院推进教育、科技、人才“三位一体”协同融合发展的生动写照。未来，勤信荣誉学院将继续完善“四制三化”培养模式，激励更多本科生投身科技创新实践，为培养高水平数智科技人才与行业领军人才贡献更大力量。（供稿/图片：勤信荣誉学院 编辑：郭辉 审核：吕丽峰）
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《Wave Motion》
上正式发表题为
《Localized wave fission phenomena and numerical simulation with symmetry data-enhanced PINNs of the (2+1)-dimensional generalized Broer-Kaup system》
的研究论文。
《Wave Motion》
作为波动现象研究领域的权威刊物，长期聚焦线性与非线性波动力学、波动传播机理及数值模拟等前沿议题。该期刊最新影响因子为2.5，JCR分区属Q2区，中国科学院分区为物理与天体物理3区。
本研究围绕
（2+1）
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系统展开。在解析解方面，研究团队首次发现并构造出包含N个任意函数的局域波解，系统揭示了局域波演化过程中的一系列裂变行为，为理解非线性波的传播机制提供了新的理论视角。在数值求解层面，论文创新性地提出对称数据增强物理信息神经网络
（SD-PINNs）
方法，通过将系统固有的对称性质嵌入物理信息神经网络框架，有效增强了模型对物理规律的捕捉能力。该方法在
（2+1）
维
gBK
系统的正问题与反问题求解中，较传统
PINNs
方法精度提升近一个数量级，充分展现了其在非线性波动系统数值模拟中的广阔应用前景。
尹子轩同学于2024年9月通过选拔进入勤信荣誉学院勤学2401班，原专业为信息与计算科学专业。入学伊始，他通过勤信荣誉学院拔尖创新人才培养举措“一对一导师制”，加入闻小永教授指导的
PINNs
与非线性波研究小组，系统学习孤子理论与深度学习方法。凭借浓厚的科研兴趣与扎实的学习能力，依托学院荣誉实践基础与创新实践平台，他先后主持2025年国家级大学生创新创业实践项目“
PINNs
深度学习方法在非线性波动方程数值求解中的应用研究”以及2025年北京信息科技大学星光基金项目“离散耦合非线性模型正反问题的
PINNs
深度学习求解方法研究”，两项均获优秀结题。此外，他还以项目负责人身份荣获2025年美国大学生数学建模竞赛H奖（国家级二等奖）及学校第十九届“创新杯”大学生学术科技创新竞赛新星创意专项赛一等奖，并获得2024-2025学年学习优秀奖学金。
该成果的取得既得益于闻小永教授精湛的学术水平与孜孜不倦的育人精神，也坚实依托勤信荣誉学院持续推行的高质量人才“四制三化”培养举措与良好的科创训练氛围。两年来，学院积极探索科教融合育人路径，鼓励本科生尽早进入科研团队，参与文献调研、研究设计、算法构建、系统搭建、软硬件部署及论文撰写等完整科研环节，通过“早进团队、早进课题、早进项目”的培养方式，在真实科研环境中拓展学术视野、提升研究能力。研究过程中，闻小永教授在算法优化、论文构思与修改等关键环节给予了悉心指导，为研究的高质量完成提供了坚实保障。
尹子轩同学的这一创新性成果，正是勤信荣誉学院推进教育、科技、人才“三位一体”协同融合发展的生动写照。未来，勤信荣誉学院将继续完善“四制三化”培养模式，激励更多本科生投身科技创新实践，为培养高水平数智科技人才与行业领军人才贡献更大力量。（供稿/图片：勤信荣誉学院 编辑：郭辉 审核：吕丽峰）
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