Steven Brunton

他於2006年獲California Institute of TechnologyCalifornia Institute of TechnologyCalifornia Institute of Technology（簡稱 Caltech）是位於美國加利福尼亞州帕薩迪納的私立研究型大學，以科學與工程的研究和教育為主。學校前身是 Amos G. Throop 於1891年創辦的 Throop University，1920年改用現名。Caltech 為 NASA 管理噴氣推進實驗室（JPL），擁有 Palomar、W. M. Keck 等天文臺，並共同創立和管理激光干涉引力波天文臺（LIGO）。截至2026年9月，在校本科生971人、研究生1,398人。2026年7月1日起，天體物理學家 Ray Jayawardhana 任第十任校長。點擊查看完整詞條數學學士學位，2012年獲Princeton UniversityPrinceton UniversityPrinceton University（普林斯頓大學）是位於美國新澤西州普林斯頓的私立大學、常春藤盟校成員。學校於1746年10月22日獲特許狀，原名 College of New Jersey，1756年遷至普林斯頓，1896年改用現名。本科教育授予文學學士與工程理學學士，強調小班討論、獨立研究及住宿學院生活；研究生教育覆蓋人文、社會科學、自然科學和工程領域。截至2026年10月，校長為 Christopher L. Eisgruber。學校2026—2027年度運營預算為34.07億美元，本科助學預算為3.42億美元。點擊查看完整詞條機械與航空航天工程博士學位。⁠[1]

2012—2014年，他任University of Washington應用數學系代理助理教授。⁠[2]

任代理助理教授期間，他與J. Nathan Kutz負責講授每年有上千名學生選修的工程核心課AMATH301，兩人把該課改為翻轉課堂，用兩天錄完全部課程視頻，這成為他錄製教學視頻的開端。⁠[3]

2014年，他轉任University of Washington機械工程系助理教授。⁠[2]

2016年，他與Kutz、Bingni Brunton和Joshua Proctor合著的Dynamic Mode Decomposition: Data-Driven Modeling of Complex Systems由SIAM出版。⁠[4]

2016年4月，他與Joshua Proctor、Kutz在PNAS發表論文，提出結合稀疏迴歸與機器學習、從帶噪測量數據中發現非線性動力系統控制方程的方法（稀疏非線性動力學辨識，SINDy），並在Lorenz混沌系統和障礙物後渦脫落等問題上演示。⁠[5]

2019年2月，他與Kutz合著的教材Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control由Cambridge University Press出版；該版後來被新版取代。⁠[6]

2019年5月27日，他與Bernd Noack、Petros Koumoutsakos在arXiv提交綜述“Machine Learning for Fluid Mechanics”，概述機器學習在理解、建模、優化和控制流動中的歷史、現狀與機遇；該文發表於2020年的Annual Review of Fluid Mechanics。⁠[7]

2019年7月，時任機械工程副教授的他經美國陸軍研究辦公室提名，獲美國總統青年科學家與工程師獎（PECASE），獲獎原因是用機器學習建立準確描述流體力學複雜性的高效模型。⁠[8]

截至2020年10月，他以“Eigensteve”為名的YouTube頻道觀看量逾400萬、訂閱者約9萬，2019年他的團隊在BoeingBoeing波音是提供商用飛機、防務與航天系統及航空服務的美國公司，也是紐約證券交易所上市企業。點擊查看完整詞條支持下建成新的光板錄製室。⁠[3]

2021年7月29日，美國國家科學基金會宣佈設立由University of Washington牽頭的AI Institute in Dynamic Systems，資助約2000萬美元、為期五年，由Kutz任所長、他任副所長，研究用於複雜動態系統實時學習與控制的AI；他說：“My favorite dynamic system is turbulence”（我最喜歡的動態系統是湍流）。⁠[9]

2026年4月，他以University of Washington工學院AI與機器學習工程專業項目（研究生證書和碩士學位）主任身份受訪，稱這些項目面向希望把AI用於真實工程問題的在職工程師，強調物理世界中“the margin for error … is essentially zero”（容錯空間基本為零）。⁠[10]

他與MIT的Ankur MoitraAnkur MoitraAnkur Moitra是美國理論計算機科學家和數學家，Massachusetts Institute of Technology數學教授，研究機器學習與統計推斷中具有可證明保證的算法；他是2026年Gödel Prize獲獎論文的合著者，並獲2026年IEEE Computer Society W. Wallace McDowell Award。點擊查看完整詞條、Rutgers的Alex KontorovichAlex KontorovichAlex Kontorovich是數學家，Rutgers University數學傑出教授，研究解析數論、調和分析與球堆積；他與Jean Bourgain在Zaremba猜想和Apollonian圓堆積局部—整體問題上取得進展，並推動Lean形式化證明與數學普及。點擊查看完整詞條一同做客Lex FridmanLex FridmanLex Fridman 是生於蘇聯、在美國長大的計算機科學家和播客主持人，任 MIT 研究科學家，研究人機交互與自動駕駛。他主持的 Lex Fridman Podcast 以數小時長篇對話著稱，嘉賓包括多國領導人和科技企業領袖。點擊查看完整詞條 Podcast第503期“AI Crisis in Math”，節目簡介稱他是UW的數學家和流體力學專家，討論Navier–Stokes方程、湍流和流體力學中的機器學習；節目還涉及AI能否創造新數學、Riemann猜想、唯一遊戲猜想和P vs NP。⁠[11]

截至2026年10月，他是University of Washington機械工程教授，兼任應用數學與計算機科學兼職教授及eScience Institute數據科學研究員；他還獲得美國陸軍和空軍青年研究者項目獎，併合著三部教材。⁠[1]

個人網站：公開鏈接：https://eigensteve.com（在新窗口打開）⁠[11]

X：公開賬號：https://x.com/eigensteve（在新窗口打開）⁠[11]

YouTube：公開頻道：https://www.youtube.com/@Eigensteve（在新窗口打開）⁠[11]

University of Washington：官網：https://www.washington.edu/（在新窗口打開）⁠[2]