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学术报告 - 数学物理方向
机器学习预测整体动力学
赵鸿 教授(厦门大学)
2021年10月27日13:00-14:00  腾讯会议 ID:401 158 779

*主持人:陈勇 教授

*讲座内容简介:
机器学习预测“黑箱”动力学系统当前参数下的时间序列演化已经取得很大的成功。那么,仅仅依靠当前参数下测得的时间序列是否能推测“黑箱”系统参数空间其他区域的行为?我们的答案是适当构造的神经网络学习机能够实现这一目标。在训练的初始阶段,学习机迅速塌缩成为和“黑箱”系统定性等价的动力学系统。随后,在训练的不同阶段学习机以简单到复杂的顺序涌现出“黑箱”系统不同参数区的动力学行为。这些发现为解决逆问题提供了一条新的思路:只需要“黑箱“系统固定参数下一组时间序列输出,利用学习机不仅能定量预测这个系统在当前参数下的动力学,而且能定性预测当其控制参数变化后可能表现出的动力学,而不需要准确重建其动力学方程。这为预测地震等突变现象提供了一条可能的方案。

*主讲人简介:
赵鸿,厦门大学物理系教授、国家杰出青年基金获得者。1984年起就读于兰州大学物理系理论物理专业。1991-2002年在兰州大学工作,2003年起到厦门大学物理系工作至今。主要从事非线性动力学,非平衡统计物理,机器学习理论等方面的工作,在低维系统的能量输运和扩散理论研究方面取得了一定的成绩。