报告题目：泊松-玻尔兹曼方程轴增强 PINN 的开发
报告人：Gwanghyun Jo（조광현），韩国汉阳大学 ERICA 校区副教授
报告摘要：
近年来，基于神经网络求解偏微分方程（Partial Differential Equation, PDE）的方法得到了广泛研究。其中，物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Network, PINN）是备受关注的重要方法之一，其核心思想是在损失函数中显式引入控制方程，从而使神经网络近似解满足物理规律。该方法取得成功的重要原因在于神经网络具有通用逼近能力。
然而，传统 PINN 在处理某些界面问题时仍面临困难，尤其是当解在界面处出现不连续或跳跃现象时，常规神经网络表示难以直接有效逼近。针对这一问题，本报告将介绍一种轴增强方法：通过引入轴扩展技术，在更高维空间中以连续形式表示原问题的解。基于该扩展表示，神经网络函数能够保持通用逼近特性，并为进一步开展收敛性分析提供可能。
报告将结合两个具体实例展开说明，包括具有隐式跳跃条件的泊松-玻尔兹曼方程以及热传导方程。报告还将介绍相关误差估计的推导过程，并展示若干数值实验结果，以说明该方法在求解含界面不连续问题中的有效性。
报告人简介：
Gwanghyun Jo 博士现任韩国汉阳大学 ERICA 校区数学数据科学系副教授 (tenure track)。他分别于2011年2月、2013年2月和2018年2月在韩国大田韩国科学技术院（Korea Advanced Institute of Science and Technology, KAIST）数学科学系获得理学学士、理学硕士和理学博士学位。2018年至2019年，他在 KAIST 数学科学系担任博士后研究员。2019年9月至2022年9月，他在韩国群山国立大学数学系担任终身教职轨道助理教；2022年10月至2023年8月，他在该系担任副教授。
自2025年3月起，Gwanghyun Jo 博士担任 Journal of Information and Communication Convergence Engineering（JICCE）主编。该期刊隶属于韩国信息与通信工程学会（Korea Institute of Information and Communication Engineering），该学会前身为韩国海事信息与通信科学学会（Korean Institute of Maritime Information & Communication Sciences，2003—2011）。同时，自2025年3月起，他担任韩国信息与通信工程学会副会长。目前，他还是 International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems、Journal of Korean Institute of Intelligent Systems 和 Journal of Korea Institute of Information and Communication Engineering 等期刊的编委。
近期，Gwanghyun Jo 博士入选韩国国家研究基金会（National Research Foundation of Korea, NRF）中坚研究者项目。
报告时间：2026年5月11日 上午 10:00-11:00
报告地点：吉林大学正新楼三楼报告厅
