物理信息神经网络在物理场求解中的前沿进展
数学专题报告
报告题目(Title)：物理信息神经网络在物理场求解中的前沿进展
报告人(Speaker)：彭亚新 教授 （上海大学）
地点(Place)：后主楼1223
时间(Time)：2025年10月11日 （周六） 10：00-11：00
邀请人(Inviter)：刘君
报告摘要
物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）作为科学机器学习和数理模型相结合的重要技术，近年来在偏微分方程求解、多物理场建模及反问题中取得了显著突破。本报告将要系统梳理了PINNs及其衍生方法在物理场求解中的最新进展。
主讲人简介
彭亚新，上海大学教授，博士生导师。长期从事多模态数据分析、具身智能和 AI for Science 等相关领域研究，包括多模态数据融合、强化学习泛化性理论和方法、视觉-语言-行为大模型、具身操控、多物理场智能数值求解，基于大模型Agent技术的CFD仿真优化等，相关方向的成果发表在 IEEE TNNLS、TMM、ICCV、AAAI 和 IJCAI 等人工智能领域顶级刊物/会议上，主持国家自然科学基金项目 5 项和多项校企合作项目。
