报告题目：Some numerical issues regarding deep neural network approximations for PDEs（关于PDEs的深度神经网络近似的一些数值问题）

报告人：周涛 研究员

报告时间：2022年9月22日（周四上午） 10:00--11:30

报告地点：文理楼290

腾讯会议：227-633-948

会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/ogYD5pBsB6cK

摘要：

Deep neural networks have been widely used for solving PDEs in recently years. In this talk, we shall discuss some numerical issues for such approaches. In particular, we shall present some recent ideas for dealing with essential boundary conditions, nonlocal operators and effective sampling strategies on unbounded domains.

报告人简介：

周涛，中国科学院数学与系统科学研究院研究员。曾于瑞士洛桑联邦理工大学从事博士后研究。主要研究方向为不确定性量化、随机最优控制以及时间并行算法等。在国际权威期刊如SIAM Review、SINUM、JCP等发表论文60余篇。2018年获自然科学基金委“优秀青年科学基金”资助。现担任SIAM J Sci Comput、Commun Comput Phys、J Sci Comput等国际期刊编委，国际不确定性量化期刊International Journal for UQ副主编。

                                       理学院  张建松