应用数学青年讨论班（午餐会）—— 神经偏微分方程求解器：拟合、求解和泛化

Abstract:

现实世界的许多自然现象都可以由偏微分方程（PDE）表示，求解PDE在科学与工程学中具有重要意义。经典的数值方法虽然已经广泛应用，但是在求解效率上仍然面临瓶颈。近期，基于深度学习的神经PDE求解器受到广泛关注，有一定潜力可以作为经典数值方法的高效替代。本报告将介绍清华大学机器学习实验室（THUML）在神经PDE求解器领域的研究进展，包含具有通用拟合能力的隐谱模型LSM（ICML 2023）、能够处理大规模几何结构的高效求解器Transolver（ICML 2024）以及可泛化的条件式求解器Unisolver。

Brief bio:

吴海旭，清华大学软件学院四年级博士生，师从龙明盛副教授，研究方向为深度学习及其在复杂物理过程建模中的应用。目前在Nature Machine Intelligence、ICML、NeurIPS、ICLR等国际顶刊顶会发表论文10余篇，谷歌学术引用2700余次，研究成果在中国气象局、北京冬奥会落地应用。曾获清华大学研究生特等奖学金、研究生“学术新秀”、“一二·九”辅导员等荣誉。

报名问卷：

我们提供午餐（报告时间12:30-13:30，午餐从11:45开始提供），需要预定午餐的老师同学请填报名问卷（如下），周二晚上6点截止。

https://www.wjx.top/vm/tCnLUHw.aspx#