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學術預告:Solving bivariate kinetic equations for polymer diffusion using deep learning

報告題目:Solving bivariate kinetic equations for polymer diffusion using deep learning

報告時間:2023年12月22日(星期五)18:00-20:00

報告地點:理學院B315

主辦單位:理學院

報告人:鄧偉華

報告人簡介:

鄧偉華,蘭州大學數學與統計學院教授、院長,蘭州大學萃英學者,國家杰出青年科學基金獲得者。主要研究領域:1、反常與非遍歷擴散、冪律衰減的波傳播:模型、理論、算法及應用;2、隨機模型、理論、算法及應用。 2012年6月任博士生導師,2010年5月被聘任為教授;2009年獲教育部新世紀優秀人才稱號;現為甘肅省拔尖領軍人才,中國工業與應用數學會第八屆常務理事,中國數學會計算數學分會第十一屆副理事長,主持甘肅省基礎研究創新群體項目、甘肅省科技領軍人才項目。2007年6月在上海大學獲理學博士學位;于2000年6月和2003年6在蘭州大學分別獲得理學學士和碩士學位。2020年獲教育部自然科學二等獎(反常與非遍歷動力學多尺度模型及算法)。2013年獲霍英東教育基金會第十四屆高等院校青年教師獎三等獎。2016年獲飛天學者“青年學者”稱號,中國計算數學會青年創新獎提名獎。

報告內容簡介:

We derive a class of backward stochastic differential equations (BSDEs) for infinite?dimensionally coupled nonlinear parabolic partial differential equations, thereby extending the deep BSDE method. In addition, we model a class of polymer dynamics accompanied by polymerization and depolymerization reactions, and derive the corresponding Fokker-Planck equations and Feynman-Kac equations. Due to chemical reactions, the system exhibits a Brownian yet non-Gaussian phenomenon,and the resulting equations?are infinitely dimensionally coupled. We solve these equations numerically through our new deep BSDE method, and also solve a class of high-dimensional nonlinear equations, which verifies the effectiveness and shows approximation accuracy of the algorithm.


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