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20230608 廖奇峰 Deep Learning for PDEs: Domain Decomposition and Adaptivity

发布时间:2023-06-06 10:00    浏览次数:    来源:

title: Deep Learning for PDEs: Domain Decomposition and Adaptivity

报告人:廖奇峰

邀请人:李秋齐

时间:6月8号上午9:30

地点: 数学院425

abstract:

Deep learning methods currently gain a lot of interest for solving partial differential equations (PDEs). However, significant challenges still exist for these new methods to achieve high accuracy, which include properly defining loss functions and choosing effective collocation points and network structures. In our work, we propose domain decomposition and adaptive procedures to improve the accuracy and efficiency of deep learning based methods.

简介:

廖奇峰于2010在英国曼彻斯特大学数学学院获得数值计算博士学位,分别于2007年和2006年获得曼彻斯特大学数学学院硕士学位和四川大学数学学院学士学位。2011年1月至2012年6月,在美国马里兰大学计算机系从事博士后研究工作;2012年7月至2015年2月,在美国麻省理工学院航空航天系从事博士后研究工作;2015年3月,作为助理教授/研究员加入上海科技大学信息科学与技术学院;2021年2月至今,任上海科技大学信息科学与技术学院副教授/研究员


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