讲座主题：Mechanistic models and machine learning: friends or foes?（机械模型和机器学习：朋友还是敌人？）
日期：2021年11月17日，星期三
时间：20: 00 (北京时间)
报告人：Elías Cueto 教授
内容简介：在本次报告中，我们将在第四范式的下探讨著名的机械物理定律和数据科学之间的相互作用。虽然前者已在几个世纪以来被成功证明，但囿于固有的计算成本，它们也很难提炼、维护、验证和应用。在过去的几年里，我们对利用数据科学的能力来获得这些机械模型的预测代理越来越感兴趣。这些黑匣子代理的有效性始却终受到审视：数据噪声的敏感度、外推性、与现有模型的一致性等等。然而，我们可以证明，第一原理可以很容易地被纳入学习机制，从而产生了一个有前景的技术构建这些物理规律。例如，对于保守的系统，可以直接施加辛结构，从而产生一个保证能量守恒的学习过程。在此我们将为大家展示证明方法有效性的实例。
