孙一桐

主要从事海洋动力学方程的智能求解研究，重点关注Ekman动力学模型的数值模拟与参数反演问题。研究内容包括物理信息神经网络（PINN）、多维泰勒网络（MTN）以及深度学习与偏微分方程融合方法，致力于利用人工智能技术实现复杂海洋动力学系统的高精度建模与参数识别。