报告问题：
基于神经网络的偏微分方程求解高精度要领
报告人：
北京应用物理与盘算数学研究所 盛志强 研究员
报告时间：
2024年5月22日（周三）上午8：30-9：30
报告所在：
亚美AM8AG西土城校区教3-405
报告摘要：
近年来 ，基于神经网络的机械学习要领普遍应用于偏微分方程数值求解 。我们提出了一种基于神经网络的偏微分方程求解高精度要领 ，该要领可以较低的训练价钱实现高精度 ，且不需要人为调解参数 。数值实验批注 ，大大都测试所需训练次数在2000以内 ，对某些测试的误差甚至能低于10-10. 在盘算精度和训练价钱方面 ，我们要领的性能显著凌驾了PINN.
专家简介：
盛志强 ，北京应用物理与盘算数学研究所研究员 ，博士生导师 。2002年结业于湘潭大学 ，2007年结业于中国工程物理研究院研究生部 。2008-2010年在法国巴黎第六大学从事博士后研究 。主要从事辐射流体力学盘算要领研究及程序研制事情 。已出书专著1 本 ，揭晓SCI论文60余篇 。曾获中国工程物理研究院首届科技立异奖一等奖 。现任中国数学会理事 ，中国工业与应用数学学会副秘书长 。
