广州数学大讲坛第十五期

第一百四十四讲——中山大学邹青松教授学术报告

题目：Some recent advances on the deep learning method for partial differential equations

时间：2022年11月23日（周三）下午15:00-18:00

地点：腾讯会议(会议ID：923 156 968  密码：221123)

报告人：邹青松  教授

摘要：In this talk, we report some of our recent advances on the deep neural network method for partial differential equations. In particular, we will present the adaptive deep neural network method(ADN) and the forward backward stochastic temporal difference method (FBSTD) for solving high dimensional PDEs. Some numerical examples including numerical solutions for the Black-Scholes equation will also be presented to illustrate the advantages of our methods。

报告人简介：

邹青松，中山大学计算机杏吧传媒 教授，博士生导师，数据科学系主任，广东省计算数学学会理事长,期刊International Journal of Numerical Analysis and Modelling编委。长期从事科学计算方面的研究工作，在包括SIAM J Numer Anal, Math Comp, Numer Math, J Comp Phy等在内的知名国际发表论文60多局。主要研究方向包括高阶高精度有限体积法，偏微分方程深度学习算法，和来自生物，医学，金融，材料等领域的应用问题的人工智能科学计算方法。