摘 要：This course reviews the publications of the recent decade on using machine learning methods in solving partial differential equations, such as Physics Informed Neural Network (PINN). The course will include the materials on direct method, inverse method, reduced order modeling, and the assimilation of various types of observational data.预备知识：Basic knowledge on numerical methods for...
Abstract在这个报告中，我将讨论我们组在神经网络方法解微分方程这个领域的探索。内容包括1）从频率角度理解神经网络方法的特点，并提出多尺度网络结构；2）算子学习的特点以及在反问题的应用；3）解高维刚性常微分方程中的采样问题，展示我们在燃烧化学反应动力学方程中用神经网络替代模型的结果。Speaker Intro许志钦，上海交通大学自然科学研究院/数学科学学院长聘教轨副教授。2012年本科毕业于上海交通大学致远学院。2016年...
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