報(bào)告主題：PDENNEval: A Comprehensive Evaluation of Neural Network Methods for Solving PDEs

報(bào) 告 人：鄒青松 教授    

報(bào)告時(shí)間：2024年5月30日（星期四） 19:30

報(bào)告地點(diǎn)：#騰訊會(huì)議：454-193-700

會(huì)議密碼：0530

歡迎廣大師生踴躍參加！

科技處 前沿院 數(shù)學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院

2024年5月27日

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

鄒青松，教授、中山大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院科學(xué)計(jì)算系主任、廣東省計(jì)算數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)。研究領(lǐng)域包括偏微分方程的傳統(tǒng)計(jì)算方法和人工智能方法。在傳統(tǒng)計(jì)算方法領(lǐng)域，對(duì)于高階高精度有限體積法有較深入系統(tǒng)研究。在人工智能計(jì)算領(lǐng)域，曾構(gòu)造自適應(yīng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、正反向隨機(jī)時(shí)序差分算法，深度有限體積法等。在SIAM J Numer Anal，Math Comp, Numer Math， J Comp Phys等期刊發(fā)表論文70多篇。主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、國(guó)家科技部科技創(chuàng)新重大項(xiàng)目課題、廣東省自然科學(xué)基金重點(diǎn)和面上項(xiàng)目等。獲評(píng)2020年獲廣東省自然科學(xué)二等獎(jiǎng)（排名第1）。