报告人：刘铁钢
报告地点：数学与统计学院403室
报告时间：2023年11月3日星期五15:30-16:30
邀请人：徐英祥
报告摘要：
通过把激波形成的数学机理和物理跳跃特征引入神经网络的数据标度与训练，并用标量Burgers方程精确解作为训练数据，我们给出了一个简单的、基于小样本训练的人工智能的流场激波指示子。进一步地，我们理论上证明了通过该人工智能指示子给出的坏单元中一定含有压缩波或者激波，克服了以往指示子把强稀疏波或大梯度解标度为坏单元的缺点。由于该激波指示子内涵了激波形成的数学和物理机理，因此，它不需要再训练就可以直接推广到多个方程系统和高维情况。大量数值结果表明，该人工智能激波指示子具有很好的鲁棒性和适应性。
主讲人简介：
北京航空航天大学数学科学学院教授，“数学、信息与行为”教育部重点实验室主任。获得北京大学数学理学学士和硕士学位，新加坡国立大学机械工程工学博士。获2022年高等教育（研究生）国家级教学成果奖一等奖，2021年度北京市教学成果一等奖，北京市育人先锋。长期从事计算流体力学领域的偏微分方程理论和数值方法研究，在多介质流模拟、流固耦合算法、偏微分方程控制优化算法等领域均拥有前沿的研究成果。其中在多介质流模拟与流固耦合算法等方面论文的SCI他引近2000余次。现主持科技部“变革性技术关键科学问题”重点专项，曾主持和参与多个国家自然科学基金重大计划、重点项目，民机专项，国际合作专项等多个工信部、科技部项目。曾任北航研究生院副院长兼培养处处长、教育部高等教育数学专业类教学指导委员会秘书长、中国数学会理事、全国工业与应用数学学会常务理事、北京数学学会常务理事。现任全国计算数学学会常务理事、北京市计算数学学会常务理事，《计算数学》、《计算物理》等期刊编委。
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