马丁·海尔（Martin Hairer），1975年出生于瑞士日内瓦，英国国籍，数学家，英国皇家学会院士，德国国家科学院院士，奥地利科学院院士，德国柏林布莱登堡人文与科学院院士，波兰科学院外籍院士，中国科学院外籍院士，法国科学院外籍院士，英国帝国理工学院教授。

1975年，马丁·海尔（Martin Hairer）出生于瑞士日内瓦。

1994年6月，高中毕业于日内瓦克Collège Claparède。

1998年7月，毕业于日内瓦大学，获得数学学士学位。

1998年10月，获得日内瓦大学物理学硕士学位。

2001年11月，获得日内瓦大学物理学博士学位。

2004年10月—2006年9月，历任英国华威大学讲师、助理教授。

2006年9月—2009年1月，任华威大学副教授。

2009年1月—2010年1月，任教于纽约大学。

2010年1月—2017年10月，任英国华威大学教授。

2014年，当选为英国皇家学会院士。

2015年，当选为德国国家科学院院士和奥地利科学院院士。

2016年，当选为德国柏林布莱登堡人文与科学院院士。

2017年10月，任教于伦敦帝国理工学院。

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。

2022年，当选为法国科学院外籍院士。

马丁·海尔（Martin Hairer）在正则性结构理论及其应用方面，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；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，他与合作者提出了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；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。

马丁·海尔（Martin Hairer）编著的论著有《Generating diffusions with fractional Brownian motion, Communications in Mathematical Physics》《Measure Has Sub-Gaussian Tails》《The support of singular stochastic partial differential equations》《GEOMETRIC STOCHASTIC HEAT EQUATIONS》《The support of singular stochastic PDEs》《Generating diffusions with fractional Brownian motion》《Renormalising SPDEs in regularity structures》《 A noise-induced transition in the Lorenz system》《The Brownian Web as a random R-tree》等。

马丁·海尔的父亲是数学家Ernest Hairer，曾在瑞士日内瓦大学任教，从事数值分析研究。

马丁·海尔的妻子是华裔数学家、帝国理工学院教授李雪梅（Xue-Mei Li）。

“马丁·海尔在随机偏微分方程理论方面做出了杰出贡献。”（中国网评）

“马丁·海尔是世界随机偏微分方程领域、随机分析和随机动力学领域最重要的开拓者之一（Professor Martin Hairer is one of the world's foremost leaders in the field of stochastic partial differential equations in particular）。”（华中科技大学创新研究院评）