近日, 福州大学宋方应研究员来我校理学院进行学术交流，并为学院师生作了题为“Fractional physics-informed neural networks (fPINNs) for turbulent flows”的学术报告。
报告中，宋方应介绍了机器学期在湍流建模以及模拟中的应用，将非局部性质的分数阶微分算子引入固壁湍流封闭问题中；应用分数阶物理信息神经网络(fPINNs)深度学习方法，学习直接数值模拟(DNS)数据并创建高雷诺数下固壁湍流的分数阶形式的雷诺平均模型(RANS)。
（文/图：理学院/编辑：李华）
