报告题目:基于神经网络的偏微分方程求解高精度方法
报告人:盛志强研究员(北京应用物理与计算数学研究所)
时 间:2024年7月16日(星期二)15:00-16:00
地 点:主教学楼F205
报告人简介:
盛志强,北京应用物理与计算数学研究所研究员,博士生导师。2002年毕业于湘潭大学,2007年毕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计算方法研究及程序研制工作。已出版专著1本,发表SCI论文60余篇。曾获中国工程物理研究院首届科技创新奖一等奖。现任中国数学会理事,中国工业与应用数学学会副秘书长。
报告摘要:
近年来,基于神经网络的机器学习方法广泛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方法,该方法可以较低的训练代价实现高精度,且不需要人为调整参数。数值实验表明,大多数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1.0e-10.在计算精度和训练代价方面,我们方法的性能显著超过了PINN和DGM。
科研管理处
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2024年7月10日
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