AI大讲堂第二十三讲：计算渐近论——方程残差中的结构和模式

报告题目：

计算渐近论 - 方程残差中的结构和模式

报告时间：

2024年4月1日（周一）14:00

报告地点：

人工智能与计算机学院B310会议室

报告摘要：

Black-Scholes方程表现出一定的非线性特性，其中包含某些非线性波动率。这些非线性波动率还具有引起解决方案中不同尺度的小参数。本次讲座探讨了一阶和高阶泰勒级数展开如何产生类似的特性，以及缺陷校正方法如何产生可有效计算的项。这种计算渐近展开方法适合计算机实现。我们还讨论了如何将其构建到机器学习算法中。

主讲人：

厉才康，博士，格林威治大学数值数学教授。在先进模拟与建模中心领导着数值和应用数学方面的研究，并担任工程与科学学院计算与数学科学学院数值数学教授。他具有数学与工程、空气动力学、偏微分方程和并行计算背景。他专注于新颖的数值算法和数据驱动的数学模型。他教授五级计算与数值方法、七级数学现代话题以及两个短期课程，其中一个是非线性问题方法，另一个是实用逆问题。他从事数值和应用数学的研究活动。目前是江南大学、福州大学和巴克汉姆大学的客座教授。