马丁•海尔（Martin Hairer），英国国籍，数学家。1964年3月出生于瑞士日内瓦。2001年获得瑞士日内瓦大学博士学位。现任英国帝国理工学院教授。2008年获伦敦数学会Whitehead奖和Philip Leverhulme奖，2013年获费马奖，2014年获Froehlich奖及菲尔兹奖，2020年获“2021年度数学突破奖”，2014年当选为英国皇家学会会员，2015年当选为德国国家科学院院士、奥地利科学院院士及美国数学会会士，2016年当选为德国柏林布莱登堡人文与科学院院士，2018年当选为波兰科学院外籍院士，2021年当选为中国科学院外籍院士。

　　海尔教授的科学贡献主要集中在正则性结构理论及其应用，以及高度退化噪声驱动之随机流体力学方程解的遍历性理论。在正则性结构理论及其应用方面，他创立了正则性结构理论，该理论是随机微分方程之粗粝轨道理论的非平凡推广，涉及模型论、Hopf代数、分级Banach代数、表示论、小波分析、多尺度分析、偏微分方程、随机分析及广义函数的非线性运算等现代数学理论，是其获菲尔兹奖的主要工作。他与合作者利用正则性结构理论系统建立了许多次临界物理模型对应的高度奇异随机偏微分方程（即随机量子化方程）的严格数学理论。在高度退化噪声驱动之随机流体力学方程解的遍历性理论方面，为建立有限个噪声源驱动之二维随机Navier-Stokes方程解的遍历性理论，海尔教授与合作者提出了Feller马氏过程渐近强Feller的重要概念，并利用随机分析中的Mallivin分析理论给出了证明高度退化噪声驱动之随机流体力学方程的解之渐近强Feller性的梯度估计新方法。他证明了在1-Wasserstein距离下解的指数遍历性，并提出了在1-Wasserstein距离下Banach空间上马氏半群指数遍历性的准则。