主講人：劉繼軍（東南大學(xué)）

報(bào)告時(shí)間：2022年10月27日周四13:30-14:30

報(bào)告地點(diǎn)（網(wǎng)絡(luò)報(bào)告）：騰訊會(huì)議925-307-938

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報(bào)告摘要：For the inverse source problem of elliptic system using internal measurement data, we analyze the convergence of the general loss with noise in Deep Galerkin Method by the discrete regularized loss function. In the process, we make quantitatively estimate about the regularization parameters in the regularized loss function. Furthermore, we prove the convergence of the neural network itself approximating source term. Finally, the numerical performance verifies our theoretical results.

個(gè)人簡(jiǎn)介：

劉繼軍,，東南大學(xué)二級(jí)教授,，博士生導(dǎo)師,，享受國(guó)務(wù)院政府特殊津貼專家?，F(xiàn)任南京應(yīng)用數(shù)學(xué)中心常務(wù)副主任,，全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽組委會(huì)委員,，中國(guó)工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽專業(yè)委員會(huì)委員,，江蘇省計(jì)算數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng),。國(guó)家精品資源共享課《數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)》主持人,。

長(zhǎng)期從事數(shù)學(xué)物理反問題,、大規(guī)模科學(xué)計(jì)算和介質(zhì)成像的數(shù)學(xué)理論和方法的研究,。主持完成國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃培育項(xiàng)目,、面上項(xiàng)目等項(xiàng)目。已發(fā)表學(xué)術(shù)論文130余篇,，在科學(xué)出版社出版學(xué)術(shù)專著2本,。曾受中國(guó)NSFC、德國(guó)DAAD,、韓國(guó)21Brain Project等資助赴國(guó)外開展合作研究,。2012-2017年任Inverse Problems in Sciences and Engineering編委，2018年起任J. Inverse and Ill-posed Problems編委,。 入選江蘇省青藍(lán)工程青年骨干教師,，青藍(lán)工程中青年學(xué)術(shù)帶頭人，江蘇省333工程第三層次培養(yǎng)人選。獲寶鋼教育基金會(huì)全國(guó)優(yōu)秀教師一等獎(jiǎng),，作為主持人獲江蘇省教學(xué)成果一等獎(jiǎng),、江蘇省自然科學(xué)三等獎(jiǎng)、教育部自然科學(xué)二等獎(jiǎng),。

誠(chéng)邀感興趣的師生參加,。

理學(xué)院

2022年10月21日