个人简介

郭嘉玮，硕士毕业于yl6809永利，博士毕业于中国工程物理研究院北京应用物理与计算数学研究所（九院九所）。研究领域主要集中于偏微分方程的深度神经网络方法研究，在JCP、CMAME等相关领域顶级期刊发表多篇研究工作。博士期间受邀参加北京大学第一届计算与应用数学拔尖博士生研讨会并作报告，在2024年京津冀+计算数学交流会上获得优秀论文奖卓越奖

研究方向

深度学习，偏微分方程数值解

承担课程

硕士研究生课程: 《偏微分方程的有限差分方法》

已发表学术论文

1. 郭嘉玮,王同科,第二类两端奇异Fredholm积分方程的分数阶线性插值方法,应用数学, 32(3), 590-599, 2019.

2. 郭嘉玮,廉欢,第二类代数和对数奇异Fredholm积分方程的退化核方法,yl6809永利学报, 39(6), 1-6, 2019;

3. Jiawei Guo, Tongke Wang*, Fractional Hermite degenerate kernel method for linear Fredholm integral equations involving endpoint weak singularities, Journal of Applied Analysis and Computation, 10, 1918-1936 (2020).

4. Yanzhong Yao, Jiawei Guo*, Tongxiang Gu. A deep learning method for multi-material diffusion problems based on physics-informed neural networks. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 417, 116395 (2023).

5. Jiawei Guo, Yanzhong Yao*, Han Wang, Tongxiang Gu*. Pre-training strategy for solving evolution equations based on physics-informed neural networks. Journal of Computational Physics, 489, 112258 (2023).

6. Yong Wang, Yanzhong Yao*, Jiawei Guo, Zhiming Gao*. A practical PINN framework for multi-scale problems with multi-magnitude loss terms. Journal of Computational Physics, 510, 113112 (2024).

7. 郭嘉玮，王涵*，谷同祥. 求解时间发展方程的机器学习方法，计算物理，41(6)，2024.