从事非线性动力系统、复杂网络、人工智能、计算系统生物学等领域的应用数学理论、模型、算法等交叉研究，成果发表在Nature Communications, PRL, PNAS, Research, Neural Networks等国际重要学术期刊上。近年来的研究主题包括：

• 储备池计算的数学理论及新型机器学习框架设计；

• 高阶复杂网络的动力学分析及其在人工智能中的应用；

• 动力学因果关系的理论、算法与应用；

• 群体行为的生成演化、动态仿真与调控策略；

• 医学多模态数据的智能挖掘与分析建模。

• 计算机应用技术（博士、硕士）

• 电子信息（博士、硕士）

  欢迎具有数理科学背景和相关兴趣的学生报考！

• 本科生课程：INFO130357，智能科学的数学基础，春季学期

• 研究生课程：FAET737029，应用数学方法，秋季学期

• 研究生课程：FAET812001，专业英语，春季学期

• 国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目，面向癫痫的多尺度动力学建模分析、调控与定位研究，2022-01 至 2024-12，主持

• 中华人民共和国科学技术部，科技创新2030—“脑科学与类脑研究”重大项目，基于神经可塑性的脉冲网络高效学习机制与类脑智能系统，2021-12 至 2026-11，骨干参加

• 上海市科学技术委员会，扬帆计划项目，复杂体系协同行为的非线性动力学机制分析与算法设计，2021-05 至 2024-04，主持

• 上海市教育委员会，晨光计划项目，基于非线性动力学的因果分析体系构建与算法研究，2021-01 至 2023-12，主持

• 上海市科学技术委员会，市级科技重大专项，人工智能前沿基础理论与关键技术——自主智能无人系统，2020-12 至 2023-12，骨干参加

• Xiong Ying#, Si-Yang Leng#, Huan-Fei Ma, Qing Nie, Ying-Cheng Lai, and Wei Lin*, Continuity scaling: A rigorous framework for detecting and quantifying causality accurately, Research, 2022, 2022: 9870149.

• Huanfei Ma*, Siyang Leng, and Luonan Chen*, Detecting High-Dimensional Causal Networks using Randomly Conditioned Granger Causality, CSIAM Transactions on Applied Mathematics, 2021, 2(4): 680-696.

• Siyang Leng, Huanfei Ma, Jürgen Kurths, Ying-Cheng Lai, Wei Lin*, Kazuyuki Aihara*, and Luonan Chen*, Partial cross mapping eliminates indirect causal influences, Nature Communications, 2020, 11: 2632.

• Siyang Leng*, and Kazuyuki Aihara, Common stochastic inputs induce neuronal transient synchronization with partial reset, Neural Networks, 2020, 128: 13-21.

• Siyang Leng, Ziwei Xu, and Huanfei Ma*, Reconstructing directional causal networks with random forest: Causality meeting machine learning, Chaos, 2019, 29(9): 093130.

• Xiaoping Liu#, Xiao Chang#, Siyang Leng, Hui Tang, Kazuyuki Aihara*, and Luonan Chen*, Detection for disease tipping points by landscape dynamic network biomarkers, National Science Review, 2019, 6(4): 775-785.

• Huanfei Ma, Siyang Leng, Kazuyuki Aihara*, Wei Lin*, and Luonan Chen*, Randomly distributed embedding making short-term high-dimensional data predictable, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2018, 115(43): E9994-E10002.

• Huanfei Ma, Siyang Leng, and Luonan Chen*, Data-based prediction and causality inference of nonlinear dynamics, Science China Mathematics, 2018, 61: 403-420.

• Yong-Zheng Sun#, Si-Yang Leng#, Ying-Cheng Lai, Celso Grebogi, and Wei Lin*, Closed-Loop Control of Complex Networks: A Trade-Off between Time and Energy, Physical Review Letters, 2017, 119(19): 198301.

  (* Corresponding Author, # Co-First Author)

• 2020.08 - 现在，复旦大学，工程与应用技术研究院，青年研究员，博士生导师

• 2016.11 - 2020.03，日本东京大学，生产技术研究所，特任研究员，合作导师：合原一幸教授

• 2011.09 - 2016.06，复旦大学，数学科学学院，应用数学专业，博士，导师：林伟教授

• 2014.09 - 2015.09，德国波茨坦气候影响研究所，国家公派联合培养博士生，导师：Jürgen Kurths教授

• 2006.09 - 2011.07，复旦大学，数学科学学院，信息与计算科学专业，学士

• 担任Frontiers in Network Physiology期刊的Review Editor

• 担任Biomolecules, Chaos, International Journal of Bifurcation and Chaos, Electronic Research Archive, Chaos, Solitons and Fractals, npj Systems Biology and Applications等期刊的审稿人

• 2021年，国家级青年人才计划

• 2021年，复旦大学“钟扬式”科研团队

• 2021年，上海市人才计划

• 2019年，世界华人数学家联盟最佳论文奖