Prof. Tao Zhou（周涛研究员）
中国科学院数学与系统科学研究院
周涛，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，国家级高层次人才计划入选者。
Abstract 摘要
深度学习方法近年来已经被广泛应用于偏微分方程的求解，相比于传统方法（如有限元方法，差分方法等），深度学习具有其自身的特点，被认为可以克服维数灾难。本报告拟针对深度学习方法，探讨其在偏微分方程数值解中的优势和仍然存在的挑战。内容包括边界条件的处理，训练样本的自适应选取，优化算法的挑战，以及面对高维问题的优势等等。
Speaker Biography 讲者简介
周涛，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，国家级高层次人才计划入选者。主要研究方向为不确定性量化、偏微分方程数值方法以及时间并行算法，在国际权威期刊发表论文80余篇，先后受邀为SIAM Review和Acta Numerica撰写综述论文。2022年获第三届王选杰出青年学者奖。2025年荣获中国数学会陈省身奖。现担任SIAM J Numer Anal.、SIAM J Sci Comput.、J Sci Comput.等十余种国内外权威期刊编委，并担任东亚工业与应用数学学会主席及学会期刊EAJAM主编。
Highlights（精彩看点）
