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本周课题导视
1. 基于物理约束的神经网络的
热对流反演方法研究
本项目关注于如何使用最前沿的深度学习算法-物理约束的神经网络(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)构建流体及传热的偏微分方程，进而根据流场及热场的输入信息，对典型的热对流中感兴趣的物理量进行流场及温度场反演。
相关学科
物理学
2. 基于CFD和梯度优化对
封闭空间进行逆向设计
本课题聚焦于封闭空间（如房间、机舱等）的反向设计，针对现有方法在计算效率低、复杂几何适应性差及工程验证不足等问题，提出结合CFD技术和梯度算法的解决方案，通过计算目标函数对设计参数的梯度，快速确定优化方向和步长，迭代调整封闭空间的几何结构或边界条件，以实现流体性能的最优配置。
相关学科
物理学，能源科学技术
3.卷积神经网络在星系形态识别中的应用
在观测天文学中，星系可以分为旋涡星系、椭圆星系和不规则星系等多类。现代巡天项目（如SDSS）获取了海量天文图像，若仅靠人工分类费时费力。卷积神经网络（CNN）在图像识别领域大放异彩，非常适合对星系图像进行自动分组。对于高中生而言，这是一个结合天文知识与深度学习技术的理想入门项目。
相关学科
物理学
4. 基于蒙特卡洛模拟研究
黑洞X射线双星的光谱变化
本项目首先通过蒙特卡洛模拟的办法计算黑洞双星的X射线光谱；然后，通过与观测的对比，估计不同谱态下黑洞周围高温气体的密度、温度等性质；最后，结合谱态转变的持续时间，讨论态转变的可能物理过程。
相关学科
物理学
5.一种新的求解量子力学能谱问题的方法
本研究主要针对一维量子力学系统，尤其是多项式势能的情况。研究最新的量子力学能谱问题的求解方法——Bootstrap量子力学。该方法与传统的一些求解方法相比，不需要求解微分方程，而是将原先的求解量子力学的薛定谔方程，利用正定性条件等量子力学基本原理，转化为求解矩阵本征值的问题。
相关学科
物理学，纯数学
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