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1、研究面向复杂物理方程的神经算子与数据驱动数值求解方法; 2、融合神经网络与经典数值算法,提升方程求解的精度、效率和泛化能力; 3、完成算法设计、数值实验、高精度基准构建及研究成果落地; 4、持续跟踪神经算子与科学机器学习前沿进展,产出高水平研究成果。
1、物理、数学、计算机或相关专业,博士学历或具备同等研究能力; 2、具有扎实的微分方程、数值分析、线性代数和优化基础; 3、熟悉有限差分、有限元、谱方法、分步傅里叶和 Crank–Nicolson方法; 4、以第一作者、共同第一作者或核心贡献者身份,在 NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、JCP或同等级会议、期刊发表过论文;熟练使用 Python及 PyTorch或 JAX; 5、深度使用过专业科学计算软件或数值计算框架,独立完成建模、求解与验证。



