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基于物理驱动深度学习的地震波动模拟研究
编号：253 访问权限：仅限参会人 更新：2025-05-08 15:42:18 浏览：65次 口头报告

报告开始：2025年05月16日 21:34（Asia/Shanghai）

报告时间：8min

所在会场：[PG] 5月16日晚研究生分论坛 [PG1] 研究生分论坛一

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摘要
工程波动在数学上可归结为偏微分方程的初、边值问题，偏微分方程的数值离散化在模拟各类物理机理及工程问题方面取得了很大的进展，但通过使用经典的分析或计算工具来建模和预测往往无法兼顾复杂度、效率、精度和计算成本等。特别是工程地震及土木工程学科必须面对的稀疏数据样本及模型泛化性要求。近年来，随着算力的爆炸性增长，使得采用深度学习方法求解物理系统的偏微分方程成为热点，嵌入物理信息也解决了传统深度学习算法中缺少物理可解释性的问题。
关键词
暂无
报告人
栾绍凯
学生 北京工业大学

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重要日期

  • 会议日期

    05月16日

    2025

    至

    05月18日

    2025

  • 04月15日 2025

    初稿截稿日期

  • 05月10日 2025

    报告提交截止日期

  • 05月30日 2025

    注册截止日期

主办单位
中国灾害防御协会
江苏省地震局
中国地震学会基础设施工程防震减灾专业委员会
兰州交通大学
承办单位
兰州交通大学土木工程学院
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