基于数据学习的微分方程数值解法及其应用

发布时间:2023年12月06日 作者:董国志   阅读次数:[]

讲座题目:基于数据学习的微分方程数值解法及其应用

专家: 程晋 教授

单位:复旦大学数学科学学院 & 上海市现代应用数学重点实验室

时间:2023128日下午2:30-3:30

地点:数学与统计学院245

摘要:

学习理论的发展日新月异,为科学研究打开了一片新的天地。如何在科学计算中应用学习的思想,针对一些难点问题提出一些新的思路是目前的一个大家关心的研究方向。在本报告中,我们主要介绍我们团队最近的一些相关研究成果:基于机器学习的微分方程数值解的方法。针对目前数值解方法没有考虑已有精确解(基本解等)、实际工程测量的信息以及已经计算出的相关结果等信息,我们提出一种基于机器学习的数值解方法,并给出了相关的理论框架和算法。数值解模拟的结果表明我们的方法对于高波数问题有比较好的效果。

专家简介:程晋,复旦大学数学科学学院教授。现任上海市现代应用数学重点实验室主任,上海市工业与应用数学学会理事长,英国物理学会会士,《Inverse Problems》等多个国际SCI刊物编委。曾任中国数学会副理事长,中国工业应用与数学学会常务理事,国家基金委重大研究计划高性能计算的基础算法和可计算建模专家组成员,国家基金委数理学部专家评议组成员,美国NSF等多个国际科学基金会评审会评专家等,是日本九州大学工业数学研究所国际专家组成员,日本东京大学等国际著名高校客座教授。程晋教授的主要研究方向为数学物理反问题,在国内外学术刊物已发表论文130余篇。2019年获得上海市自然科学一等奖,在偏微分方程反问题的理论分析和一般反问题的高效反演算法方面取得多项重要进展。作为项目负责人承担过国家自然科学基金项目重点项目3项。曾获教育部新世纪人才,国际分析、应用及其计算协会青年科学家奖等重要荣誉称号。




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