Krzysztof Graczyk

Rozwiązywanie równań różniczkowych przy pomocy sieci neuronowych

Sieci neuronowe używane są przede wszystkim w problemach klasyfikacyjnych oraz regresji. W ostatnim okresie sztuczne sieci neuronowe stały się popularnym narzędziem wykorzystywanym w wielu dziedzinach życia. Ich zastosowania w fizyce są bardzo szerokie: od fizyki ciała stałego do fizyki cząstek elementarnych, od fizyki doświadczalnej do fizyki matematycznej. Metody sztucznej inteligencji są choćby jednym z narzędzi wykorzystywanym w klasyfikacji mierzonych zdarzeń w detektorach cząstek elementarnych. Metod tzw. uczenia maszynowego używa się również do rekonstrukcji funkcji falowych układów wielu ciał. Ciekawym zastosowaniem wydaję się użycie metod uczenia maszynowego do rozwiązywania numerycznego zwykłych i cząstkowych równań różniczkowych. Podczas seminarium omówię kilka zastosowań tej metody w rozwiązywaniu problemów fizycznych.