Yuhan CHEN

陳 鈺涵

神戸大学理学部数学科
神戸大学大学院理学研究科数学専攻
応用数理講座　特命助教
計算数理教育研究分野
tel:078-803-5626
fax:078-803-5610		 研究室：理学部 B 棟 327 号室

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学位： 博士（システム情報学）
研究テーマ： 物理モデリングとシミュレーションのための深層学習
研究の概要： データ駆動型のモデル化手法，特に深層学習を用いたモデルが，近年，注目されている．深層学習と物理学を組み合わせたモデルとしては， ハミルトニアンニューラルネットワークやPhysics Informed Neural Networksなどがよく知られている． 私は，深層学習と幾何学的力学理論を組み合わせることで，物理的性質を保つモデルを構築し，その性質を理論的に解析する研究をしている． 同時に，より複雑な深層物理モデルの単純化による誤差の低減と物理シミュレーションの精度向上も目指している．
主要な研究業績：
  1. Y. Chen, T. Matsubara and T. Yaguchi, “Super resolution of numerical solutions of nonlinear elliptic equations by DeepONet,” International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications(NOLTA2023), Catania, Sep 2023.
  2. Y. Chen, B. Xu, T. Matsubara and T. Yaguchi, “Geometric Integrators for Neural Symplectic Forms,” International Congress onIndustrial and Applied Mathematics(ICIAM2023，Minisymposium), Tokyo, Aug 2023.
  3. Y. Chen, B. Xu, T. Matsubara and T. Yaguchi, “Variational Principle and Variational Integrators for Neural Symplectic Forms,” International Conference on Machine Learning (ICML2023，workshop), Honolulu, Jul 2023.
  4. Y. Chen, T. Matsubara and T. Yaguchi, “Variational Integrator for Hamiltonian Neural Networks,” International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2022), Student paper award, Virtual, Dec 2022.
  5. Y. Chen, T. Matsubara and T. Yaguchi, “Neural symplectic form and coordinate-free learning of Hamiltonian dynamics,” International Conference on Scientific Computation and Differential Equations (SciCADE), Iceland, Jul 2022.
  6. Y. Chen, T. Matsubara and T. Yaguchi, “KAM Theory Meets Statistical Learning Theory: Hamiltonian Neural Networks with Non-Zero Training Loss,” Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI2022), Oral Presentation (Oral acceptance rate 4.6%), Feb 26, 2022.
  7. Y. Chen, T. Matsubara and T. Yaguchi, “Neural Symplectic Form: Learning Hamiltonian Equations on General Coordinate Systems,” Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS2021), Splotlight Presentation (Splotlight acceptance rate 3%), Virtual, Dec 2021.
  8. Y. Chen, H. Sano, M. Wakaiki and T. Yaguchi, “Secret Communication Systems Using Chaotic Wave Equations with Neural Network Boundary Conditions,” Entropy, 23, 904. (2021)