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于剑邀请瑞士洛桑联邦理工学院郭孟武博士学术报告
发布时间:2018-01-04   浏览次数:次

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郭孟武博(bo)士现任瑞(rui)士洛桑联邦理工学(xue)(xue)院(École Polytechnique Fédérale de Lausanne, EPFL)数(shu)(shu)学(xue)(xue)系计(ji)算(suan)数(shu)(shu)学(xue)(xue)与(yu)模拟科(ke)学(xue)(xue)实(shi)验(yan)(yan)室(shi)(Chair of Computational Mathematics and Simulation Science, MCSS)博(bo)士后(hou)(hou)研究员,清华(hua)大(da)学(xue)(xue)“紫(zi)荆(jing)学(xue)(xue)者”。2013年(nian)于清华(hua)大(da)学(xue)(xue)获(huo)得(de)(de)土木(mu)工程学(xue)(xue)士学(xue)(xue)位,并获(huo)得(de)(de)清华(hua)大(da)学(xue)(xue)优秀(xiu)本科(ke)毕业生(sheng)(sheng),北京市(shi)优秀(xiu)本科(ke)毕业生(sheng)(sheng);2017年(nian)于清华(hua)大(da)学(xue)(xue)获(huo)得(de)(de)土木(mu)工程博(bo)士学(xue)(xue)位,并获(huo)得(de)(de)清华(hua)大(da)学(xue)(xue)优秀(xiu)博(bo)士论文(wen)一等奖(jiang),北京市(shi)优秀(xiu)博(bo)士毕业生(sheng)(sheng)。主要研究兴趣包括:数(shu)(shu)据驱动降阶建模方法,监(jian)督学(xue)(xue)习在工程与(yu)科(ke)学(xue)(xue)计(ji)算(suan)中的应(ying)用,大(da)型(xing)结构(gou)问题的不确定性量化,有限元分析的后(hou)(hou)验(yan)(yan)误差估(gu)计(ji)等。

现代科学和工程问题越来越多地需要对同一个问题组织大量样本,例如优化设计、不确度分析、实时分析等。采用传统的方法成本过高,而降阶模型能够在满足一定误差要求的情况下大幅提高获取样本的效率。郭孟武博士的报告介绍了如何结合机器学习来构造降阶模型。他首先介绍了如何利用高斯过程回归来实现非侵入式降阶模型,并考虑如何减小所需的高精度样本数。随后,他将该方法推广到非定常问题,获得了比较好的预测效果。郭孟武博士还对今后这一领域的研究方向进行了展望。  

报告结束(shu)后(hou),北航师生与郭孟武博士(shi)就数(shu)据驱动的降阶模(mo)型进行了深入讨论亚博网站(zhan)信(xin)誉有保障的,为(wei)进一步国际合(he)作奠定了基础。

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