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馬丁·海爾（Martin Hairer）

　　馬丁•海爾（Martin Hairer），英國國籍，數學(xué)家。1964年3月出生于瑞士日內瓦。2001年獲得瑞士日內瓦大學(xué)博士學(xué)位。現任英國帝國理工學(xué)院教授。2008年獲倫敦數學(xué)會(huì )Whitehead獎和Philip Leverhulme獎，2013年獲費馬獎，2014年獲Froehlich獎及菲爾茲獎，2020年獲“2021年度數學(xué)突破獎”，2014年當選為英國皇家學(xué)會(huì )會(huì )員，2015年當選為德國國家科學(xué)院院士、奧地利科學(xué)院院士及美國數學(xué)會(huì )會(huì )士，2016年當選為德國柏林布萊登堡人文與科學(xué)院院士，2018年當選為波蘭科學(xué)院外籍院士，2021年當選為中國科學(xué)院外籍院士。
　　海爾教授的科學(xué)貢獻主要集中在正則性結構理論及其應用，以及高度退化噪聲驅動(dòng)之隨機流體力學(xué)方程解的遍歷性理論。在正則性結構理論及其應用方面，他創(chuàng )立了正則性結構理論，該理論是隨機微分方程之粗糲軌道理論的非平凡推廣，涉及模型論、Hopf代數、分級Banach代數、表示論、小波分析、多尺度分析、偏微分方程、隨機分析及廣義函數的非線(xiàn)性運算等現代數學(xué)理論，是其獲菲爾茲獎的主要工作。他與合作者利用正則性結構理論系統建立了許多次臨界物理模型對應的高度奇異隨機偏微分方程（即隨機量子化方程）的嚴格數學(xué)理論。在高度退化噪聲驅動(dòng)之隨機流體力學(xué)方程解的遍歷性理論方面，為建立有限個(gè)噪聲源驅動(dòng)之二維隨機Navier-Stokes方程解的遍歷性理論，海爾教授與合作者提出了Feller馬氏過(guò)程漸近強Feller的重要概念，并利用隨機分析中的Mallivin分析理論給出了證明高度退化噪聲驅動(dòng)之隨機流體力學(xué)方程的解之漸近強Feller性的梯度估計新方法。他證明了在1-Wasserstein距離下解的指數遍歷性，并提出了在1-Wasserstein距離下Banach空間上馬氏半群指數遍歷性的準則。