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科研进展与学术交流报告会

（第60期）

报告人一： 刘晓东 研究员（应用数学研究所）    

题目一：基于多频稀疏数据反演多尺度源的数学理论和算法    

摘 要：反散射旨在基于可测波场数据反演散射目标。众所周知，这是一类典型的非线性不适定问题。从实际应用的角度讲，可测的波场数据往往是稀疏分布的，散射目标有可能是多尺度的，而散射目标的背景往往也是复杂的，这些都为反演的数学理论和数值算法带来了极大的挑战。本报告中，我们介绍我们在这类问题的思考和结果。    

报告人二： 谢和虎 研究员（计算数学与科学工程计算研究所）  

题目二：张量神经网络及其应用

摘要：本报告介绍一种张量型的神经网络结构，这种神经网络最重要的一个特点是可以将高维神经网络函数的积分转化成一维函数的积分，进而可以设计出高精度的高维积分，并且计算量是维数的多项式量级。利用张量神经网络高维积分的特点设计求解高维问题的机器学习算法，并将之应用于一些高维偏微分方程的计算，获得了高精度。报告的目的在于为大家带来求解高维问题的更多视角。    

时  间：2024.3.1(星期五), 10:40-12:00    

地  点：南楼204会议室/腾讯会议534-8268-8299    

报告会视频    

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