本课程介绍了人工智能辅助科学计算，特别是深度学习在微分方程正、反问题求解方面的主要方法和进展。课程首先回顾了智能计算的典型应用场景并对比传统科学计算的范式变化。接下来介绍了，物理信息网络、物理嵌入网络、神经算子网络等主流的微分方程神经网络求解方法；最后以隐空间神经算子方法介绍偏微分方程正、反问题的求解案例。
课程目录：
1.智能计算背景；
2.微分方程智能求解方法；
3.应用案例介绍；
4.总结。
附件下载：
本课程介绍了人工智能辅助科学计算，特别是深度学习在微分方程正、反问题求解方面的主要方法和进展。课程首先回顾了智能计算的典型应用场景并对比传统科学计算的范式变化。接下来介绍了，物理信息网络、物理嵌入网络、神经算子网络等主流的微分方程神经网络求解方法；最后以隐空间神经算子方法介绍偏微分方程正、反问题的求解案例。
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2.微分方程智能求解方法；
3.应用案例介绍；
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