報告主題：PDENNEval: A Comprehensive Evaluation of Neural Network Methods for Solving PDEs

報 告 人：鄒青松 教授    

報告時(shí)間：2024年5月30日（星期四） 19:30

報告地點(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 數學(xué)與數據科學(xué)學(xué)院

2024年5月27日

報告人簡(jiǎn)介：

鄒青松，教授、中山大學(xué)計算機學(xué)院科學(xué)計算系主任、廣東省計算數學(xué)學(xué)會(huì )理事長(cháng)。研究領(lǐng)域包括偏微分方程的傳統計算方法和人工智能方法。在傳統計算方法領(lǐng)域，對于高階高精度有限體積法有較深入系統研究。在人工智能計算領(lǐng)域，曾構造自適應深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法、正反向隨機時(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。主持國家自然科學(xué)基金面上項目、國家科技部科技創(chuàng )新重大項目課題、廣東省自然科學(xué)基金重點(diǎn)和面上項目等。獲評2020年獲廣東省自然科學(xué)二等獎（排名第1）。