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                    于劍邀請瑞士洛桑聯邦理工學院郭孟武博士學術報告
                    發布時間:2019-01-04   瀏覽次數:

                    應我院于劍博士邀請,瑞士洛桑聯邦理工學院郭孟武博士于2019年1月3日訪問北航流體力學所,并于下午3點-4點半在新主樓C708會議室做了題為“計算力學的數據驅動降階模型研究”(Data-drivenreduced order modeling for computational mechanics)的學術報告。報告由于劍主持,北京航空航天大學師生二十余人聽取了學術報告。

                    郭孟武博士現任瑞士洛桑聯邦理工學院(École Polytechnique Fédérale de Lausanne, EPFL)數學系計算數學與模擬科學實驗室(Chair of Computational Mathematics and Simulation Science, MCSS)博士后研究員,清華大學“紫荊學者”。2013年于清華大學獲得土木工程學士學位,并獲得清華大學優秀本科畢業生,北京市優秀本科畢業生;2017年于清華大學獲得土木工程博士學位,并獲得清華大學優秀博士論文一等獎,北京市優秀博士畢業生。主要研究興趣包括:數據驅動降階建模方法,監督學習在工程與科學計算中的應用,大型結構問題的不確定性量化,有限元分析的后驗誤差估計等。

                    現代科學和工程問題越來越多地需要對同一個問題組織大量樣本,例如優化設計、不確度分析、實時分析等。采用傳統的方法成本過高,而降階模型能夠在滿足一定誤差要求的情況下大幅提高獲取樣本的效率。郭孟武博士的報告介紹了如何結合機器學習來構造降階模型。他首先介紹了如何利用高斯過程回歸來實現非侵入式降階模型,并考慮如何減小所需的高精度樣本數。隨后,他將該方法推廣到非定常問題,獲得了比較好的預測效果。郭孟武博士還對今后這一領域的研究方向進行了展望。  

                    報告結束后,北航師生與郭孟武博士就數據驅動的降階模型進行了深入討論交流,為進一步國際合作奠定了基礎。

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