【报告题目】《基于傅里叶神经算子的偏微分方程数值求解研究》
【时 间】2021年7月2日14:00-15:00
【地点】 主D601
【报 告人】邓福友，李敏
【报告内容简介】傅里叶神经算子是一种新兴的基于神经算子、图论及傅里叶变换的求解偏微分方程的数值算法。传统神经网络主要学习有限维欧式空间之间的映射，这一做法被推广到神经算子用于学习函数空间之间的映射。对于偏微分方程而言，神经算子则直接学习任意函数参数依赖到解的映射。本文基于傅立叶神经算子研究了两类方程的数值解，并分析了训练中损失函数的收敛情况以及神经算子优化完成后的训练效果。研究结果证明傅里叶神经算子能在保证精度的前提下极大加速传统求解器，从而为傅里叶神经算子方法的研究和推广提供了一定的参考价值。
