报告题目：A stochastic gradient approach for computational design of random rough surfaces in solar cells
报 告 人：李强 博士后 中国科学院
报告时间：2022年8月2日 15：00-17：00
报告地点：腾讯会议 ID：495 882 630 会议密码：无
校内联系人：柴世民 chaism@jlu.edu.cn
报告摘要：To maximize the absorbing efficiency of solar cells, we formulate the optimal random surface design problem as an optimization problem with PDE constraint. We apply the stochastic gradient descent method to solve the optimization problem. The convergence of our algorithm is proved. Numerical examples are given to show the time efficiency of our algorithm. It is shown that the optimal random textures have higher absorptance.
报告人简介：李强，中国科学院数学与系统研究院博士后，于吉林大学获2013年得理学学士学位，2016年获得理学硕士学位。2021年博士毕业于Auburn University。目前主要从事随机反问题数值计算，随机保结构等方面的研究工作，相关论文发表在J. Comput. Phys. ，Commun. Math. Sci.等学术刊物。
