报告题目：Solving bivariate kinetic equations for polymer diffusion using deep learning

报告时间：2023年12月22日（星期五）18:00-20:00

报告地点：理学院B315

主办单位：理学院

报告人：邓伟华

报告人简介：

邓伟华，兰州大学数学与统计学院教授、院长，兰州大学萃英学者，国家杰出青年科学基金获得者。主要研究领域：1、反常与非遍历扩散、幂律衰减的波传播：模型、理论、算法及应用；2、随机模型、理论、算法及应用。 2012年6月任博士生导师，2010年5月被聘任为教授；2009年获教育部新世纪优秀人才称号；现为甘肃省拔尖领军人才，中国工业与应用数学会第八届常务理事，中国数学会计算数学分会第十一届副理事长，主持甘肃省基础研究创新群体项目、甘肃省科技领军人才项目。2007年6月在上海大学获理学博士学位；于2000年6月和2003年6在兰州大学分别获得理学学士和硕士学位。2020年获教育部自然科学二等奖（反常与非遍历动力学多尺度模型及算法）。2013年获霍英东教育基金会第十四届高等院校青年教师奖三等奖。2016年获飞天学者“青年学者”称号，中国计算数学会青年创新奖提名奖。

报告内容简介：

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.