报告题目:基于PINN方法的光孤子动力学预测
报告人：戴朝卿 教授
报告时间：2023年7月28日9:00-11:30
报告地点：16208
报告摘要：机器学习一经出现就成为人工智能领域的研究热点。最近，基于物理信息的深度学习方法（PINN）已用于微分方程的求解过程。本报告首先介绍PINN方法以及加入守恒量改进的PINN方法用于求解非线性演化方程的一般方法；接着以标准非线性薛定谔方程和耦合非线性薛定谔方程为例，介绍改进的PINN方法预测皮秒光孤子和矢量光孤子的形成及动力学，包括矢量亮孤子、多孤子、孤子分子动力学行为，并且介绍模型参数预测的一些结果；最后对深度学习研究非线性演化方程进行一定的展望。
戴朝卿简介：博士，浙江农林大学教授。连续入选2015-2022年度中国高被引学者、浙江省自然基金杰出青年基金获得者、浙江省151人才工程第二层次、全球前十万科学家。已在Phys. Rev. A和E、Commun. Phys.、Opt. Lett.、Opt. Express等30多种期刊发表200余篇论文，其中中科院一、二区期刊超80篇；论文累计被引7000多次，H-index为52, 8篇论文引用超过100次。主持国家自然科学基金项目5项、省自然科学基金项目3项，成果曾获省自然科学二、三等奖、中国商业联合会科技奖一、二等奖等奖项。