报告题目：流体模型深度学习方法研究

主讲人：李剑教授

单位：陕西科技大学

时间：6月1日15:00-16:00

地点：学院二楼会议室

摘要：主要针对高维复杂流体模型深度学习方法，我们利用深度学习方法求解不可压缩流体模型与复杂耦合模型及其高维模型。由于传统数值方法是基于网格的方法，其在求解高维问题时，网格点数量会随着空间维数的增加呈指数型增长，从而带来维数灾难。因此我们考虑采用这种无网格的方法来求解此类问题以避免传统数值方法在面临高维问题时带来的维数灾难。同时给出了相关的收敛性数学理论分析及数值模拟结果来验证此方法的有效性。

简介：李剑，陕西科技大学，数学与数据科学学院经理，二级教授、博士生导师。兼任中国工业数学学会人工智能专业委员会委员，中国计算数学学会理事，陕西省统计学会副理事长等。5种国际期刊编委/副主编，美国《数学评论》评论员。主要从事偏微分方程高效数值方法研究、新能源问题可计算建模和流体计算人工智能方法研究。在国际计算数学或力学权威期刊Numerische Mathematik, SIAM Journal on Numerical Analysis，SIAM Journal on Scientific Computing, Journal of Computational Physics, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering等发表SCI论文多篇，在Springer出版社、科学出版社出版中英文专著/教材共3部。与加拿大AICISE中心合作稠油开采报告3篇，国家发明专利3项。作为项目负责人先后完成了教育部新世纪优秀人才支持计划项目、国家自然科学基金、教育部留学回国基金、陕西省特支计划项目、陕西青年科技新星等项目多项；科研成果获陕西省自然科学奖一等奖（2017）和陕西省自然科学奖二等奖（2023）各1项。先后获批享受国务院政府特殊津贴、教育部新世纪优秀人才、全国优秀教师、中组部/教育部/科技部/中科院“西部之光”访问学者、享受陕西省三秦人才津贴专家、陕西省“特支计划”区域人才、陕西省高教工委优秀党员、陕西青年科技新星、陕西青年科技奖和宝鸡突出贡献青年拔尖人才。