报告题目：Deep Nitsche Method for Partial Differential Equations

报告时间：2020年5月24日（周日）上午08:40—09:25

报告人：明平兵教授

报告地点：Zoom云会议（ID：937 6354 7091, 密码：nanxinda60）

报告摘要：We propose a deep neural network based numerical method for solving partial differential equation. This method may incorporate any boundary conditions into the energy functional.Numerical examples are reported for both low-dimensional problem and  high dimensional problem up to 100. Certain preliminary theoretical results will also be presented. This is a joint work with Yulei Liao.

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数学与统计学院

2020年5月22日

附：专家简介

明平兵，2000年博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，目前是该院研究员并担任科学与工程计算国家重点实验室副主任。主要从事计算数学及科学计算的研究，特别是固体多尺度建模、模拟及多尺度算法的研究。他在JAMS, CPAM, ARMA, PRB, SINUM, Math. Comp. Numer. Math, MMS. 等国际著名学术期刊上发表学术论文五十余篇。他曾应邀在SCADE2009,The SIAM Mathematics Aspects of Materials Science 2016等会议上作大会报告。他曾于2014年获得国家杰出青年基金并于2019年入选第四批国家“万人计划”中青年科技创新领军人才计划。