文理学院学术报告—深度学习方法预测非线性局域波

发布者:李芹发布时间:2022-04-28浏览次数:45

题目:深度学习方法预测非线性局域波

时间:202255日,14:00-15:00

地点:腾讯会议(会议号:503-145-564

主讲人: 戴朝卿教授(浙江农林大学

摘要:机器学习一经出现就成为人工智能领域的研究热点。最近,深度学习方法已用于微分方程的求解过程。本报告首先介绍深度学习方法用于求解非线性演化方程的一般方法;接着以高阶非线性薛定谔方程和耦合非线性薛定谔方程为例,介绍深度学习神经网络方法求解亮多孤子、畸形波、W形孤子、M形孤子、矢量孤子的一些结果,并且对利用深度学习神经网络方法重建动力学模型-高阶非线性薛定谔方程和耦合非线性薛定谔方程进行探讨;最后对深度学习研究非线性演化方程进行一定的展望。

主讲人简介:博士,教授。连续入选2015-2021年度中国高被引学者、浙江省151人才工程第二层次、全球前十万科学家,获省杰出青年基金资助。获浙江省高校优秀共产党员、省优秀科技工作者等荣誉。已在Commun. Phys.Phys. Rev. AEOpt. Lett.Opt. Express30多种杂志发表近180多篇论文,其中中科院一、二区期刊65篇,Top期刊44篇;论文累计被引超过5000次,H-index43,6篇论文引用超过100次。ESI热点论文8篇、高被引论文20篇,科学出版社专著3本。主持国家自然科学基金项目4项、省自然科学基金项目3项,成果曾获省自然科学二、三等奖等奖项。

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