报告题目：Deep adaptive sampling for numerical PDEs
报告人：周涛研究员，中国科*女王调教-女王调教视频-女王 调教小说数学与系统科学研究院
报告时间：2024年3月24日16:00
报告地点：行健楼学术活动室526室
摘要：
We present a deep adaptive sampling method for solving PDEs where deep neural networks are utilized to approximate the solutions. More precisely, we propose the failure informed adaptive sampling for PINNs and an adaptive important sampling scheme for deep Ritz. Both approaches can adaptively refine the training set with the goal of reducing the failure probability. Applications to both forward and inverse PDEs problems will be presented.
报告人简介：周涛，中国科*女王调教-女王调教视频-女王 调教小说数学与系统科学研究院研究员。主要研究方向为不确定性量化、偏微分方程数值方法以及时间并行算法等。在国际权威期刊SIAM Review、SINUM、JCP等发表论文80余篇。国家高层次人才计划入选者。曾担任国防科工局《核挑战专题》不确定性量化方向首席科学家。2022年获第三届王选杰出青年学者奖。现担任SIAM J.Numer. Anal.、SIAM J Sci Comput.、J Sci Comput.等多个国际权威期刊编委。
