深度学习作为机器学习的一个重要分支，在科学计算领域已成为研究的热点和趋势。本次讨论班将重点介绍深度学习的基础概念，并探讨如何利用它来求解微分方程的基本原理。同时，我们也会梳理并分享近期机器学习在解决物理问题上的最新研究成果。本讨论班主要面向计算数学专业以及那些在实际应用中需要用到这些技术的研究生。同时，我们也欢迎所有对机器学习算法感兴趣的老师同学前来参加。

【讨论班计划内容安排】

   第一讲：从函数拟合出发重新思考深度学习与微分方程的求解

   第二讲：PINN方法综述（方法提出、算法实现、理论分析、特点分析、最新进展等）

   第三讲：其他求解物理问题的机器学习方法（数据驱动方法、无训练方法、算子学习方法等）

【时间、地点安排】

   每周三上午8：00—11：30，博理楼B103。

          主讲人简介:  郭嘉玮，硕士毕业于天津师范大学数学科学学院，博士毕业于中国工程物理研究院北京应用物理与计算数学研究所（九院九所）。研究领域主要集中于偏微分方程的深度神经网络方法研究，在JCP、CMAME等计算数学领域顶级期刊发表多篇研究工作。博士期间受邀参加北京大学第一届计算与应用数学拔尖博士生研讨会并作报告，在2024年京津冀+计算数学交流会上获得优秀论文奖卓越奖。