报告题目 (Title)：通用逼近定理及神经网络方法底层逻辑
报告人 (Speaker)：朝鲁 教授（上海海事大学理学院）
报告时间 (Time)：2026年10月23日（周五）15:30-17:00
报告地点 (Place)：腾讯会议 会议号：519 314 469
邀请人(Inviter)：夏铁成 教授
主办部门：上海大学理学院数学系
报告摘要：神经网络方法是各类AI大模型的核心部件，也是求解诸多科学问题的新一代算法。如，PINN有望成为新一代求解微分方程问题算法。然而，神经网络方法原理和结构设计等诸多底层逻辑的严格数学理论基础还未完善，是新型算法研究的前沿课题。本报告中，首先，从生物学、数据处理问题角度宏观认识人工神经网络，齐次从函数表示问题出发，概括性介绍通用逼近定理的发展历史，展示经典数学理论对神经网络算法及结构设计的基础性作用。努力帮助学生（爱好者）对人工神经网络方法底层逻辑的理解。最后，给出关于该方法的未来发展的一些思考和展望。
报告人：朝鲁，上海海事大学理学院教授、博导。从事偏微分方程Lie对称及符号计算方法、人工神经网络算法原理与应用研究。主要特色工作有：建立微分形式吴方法及吴方法框架内计算偏微分方程对称的算法；提出了Lie对称+ANN的求解微分方程初边值问题的方法。国内外已发表60余篇学术论文，主持完成4项国家自然科学基金面上项目。
