Operator Learning and Data-driven Discovery of Partial Differential Equations
报告专家：邱越 副教授 （重庆大学）
报告时间：7月29日（周二） 下午15:00--17:00
报告地点：数学学院西303
报告摘要：
本报告将介绍基于算子学习与数据驱动的机器学习方法用于求解偏微分方程正反问题。重点聚焦于神经算子学习、Koopman算子学习与高斯过程的（偏）微分方程辨识问题。
专家简介：
邱越，代尔夫特理工大学计算数学博士，重庆大学数学与统计学院副教授，CSIAM不确定量化专委会委员。研究领域为不确定性量化、机器学习。作为负责人获国家自然科学基金面上项目、青年基金项目、重庆自然科学基金面上项目、重庆市留学人员回国创业创新支持计划资助。主要研究成果发表在SIAM UQ, JCP, ICML等期刊与会议中。
邀请人：唐庆粦
