学院举办“DeepPAAC A New Deep Galerkin Method for Principal-Agent Problems”学术报告

　　

4月21日下午，应学院周建军教授邀请，香港科技大学（广州）金融科技学助理教授朱子木博士在理科楼A213会议室作了一场题为“DeepPAAC: A New Deep Galerkin Method for Principal-Agent Problems”的学术报告。报告由吴养会院长主持，学院相关专业师生参加了本次报告。

报告中，朱子木博士系统介绍了连续时间委托-代理问题的数值求解挑战，并展示了其团队提出的创新性深度学习方法——DeepPAAC算法。该算法通过结合深度伽辽金方法与演员-评论家架构，有效求解带有隐式哈密顿量的Hamilton-Jacobi-Bellman方程。朱博士详细阐述了神经网络结构设计、训练策略及损失函数构建对求解器收敛性能的影响，并通过五个案例验证了DeepPAAC在处理多维状态、多维控制及复杂约束条件方面的优势。

报告展示了深度学习方法在随机控制与博弈问题中的前沿应用，为学院在计算数学、应用数学及金融数学交叉领域的研究提供了新思路与新工具；其次，DeepPAAC算法所体现的“神经网络架构+偏微分方程数值解”的研究范式，有助于推动学院师生在科学计算与机器学习融合方向上的探索，促进跨学科合作与高水平成果产出。报告结束后，在场师生就算法实现、收敛性分析等问题与朱博士展开了热烈讨论。