从计算物质科学到数据科学中的若干特征值算法技巧

发布日期:2018-07-03点击数:

报告人:高卫国 (复旦大学)

 

 : 2018年7月6日  16:30—17:30

 

 : 理科楼 LA106

 

 :本报告回顾报告人近年来在计算物质科学和数据科学不同应用中碰到类似的特征值相关问题及其算法技巧,包括关于特征向量非线性的非线性特征值问题的求解、基于子空间/流形降维的加速算法及关于特征值非线性的非线性特征值问题的线性化等。

 

报告人简介:高卫国,复旦大学大数据学院副经理、数学科学学院教授、博导。教育部计算物质科学重点实验室、教育部创新团队《复杂物质体系的计算研究》、上海市数据科学重点实验室成员,《高等学校计算数学学报》、《数值计算与计算机应用》编委。 2013年高校计算数学年会大会报告人,科技部973大数据专项“非结构数据的统计学习:数学基础及算法”课题组组长和专家组成员,科技部863大数据专项“智能配用电大数据关键应用技术”骨干成员。曾长期访问瑞典斯德哥尔摩大学、美国劳伦斯伯克利国家实验室、美国普林斯顿大学、美国米尼苏达大学的应用数学中心IMA。 主要从事数值线性代数和高性能计算相关研究,包括线性与非线性特征值问题、大规模科学与并行计算、电子结构计算与鞍点计算、数据科学中的数值分析问题等,主持和参与了多个软件包的开发,成果发表在计算数学、计算机、物理、化学和控制等多个学科的国际顶级杂志上。

 

公司联系人: 李寒宇

 

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