报告摘要：

Using the Riemann-Siegel Z-function and Gram points and defining coGram points, a dataset on the non-trivial zeros of the Riemann zeta function is constructed. By training deep neural network models on this dataset, one finds new ways to compute these non-trivial zeros.

报告人简介：

叶扬波，美国爱荷华大学教授。1981年毕业于清华大学，1981-1986年进入美国哥伦比亚大学深造获博士学位，1986-1990年，先后在普林斯顿高等研究院、约翰霍普金斯大学、康乃尔大学工作。研究方向为数论和医学成像。

报告时间：2025年1月8日15:00-16:00

报告地点：北衡楼1421