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讲座预告:大规模矩阵计算的数值方法

发布时间:2022-04-24      作者:     

报告人:贾仲孝(清华大学)

报告时间:4月28号上午10:00

报告链接:腾讯会议ID: 628-736-660

报告题目:大规模矩阵计算的数值方法

报告摘要:以代数特征值问题和奇异值分解问题为主,综述大规模矩阵计算的主要进展,介绍报告人在这两个重要研究领域所做的部分贡献。最后简述报告人在大规模矩阵计算领域的其它重要课题上的部分工作,如结构矩阵特征值问题、非负与M矩阵特征值问题、二次特征值问题的数值方法研究、理论上和计算上的子空间最优扩充、稀疏线性方程组的迭代法和预处理、总体最小二乘和比例最小二乘问题的扰动分析、大规模离散不适定问题迭代法的正则化理论和数值算法、非线性规划的信赖域方法等。

个人简介:1994年获得德国比勒菲尔德大学博士学位,清华大学数学科学系二级教授,第六届国际青年数值分析家--L. Fox奖获得者(1993),国家“百千万人才工程”入选者(1999),清华大学数学科学系学术委员会副主任(2009—2021),2010年度“何梁何利奖”数学力学专业组评委,中国工业与应用数学学会(CSIAM)第五和第六届常务理事(2008.9—2012.8,2012.8—2016.8),第七和第八届中国计算数学学会常务理事(2006.10—2014.10),北京数学会第十一和十二届副理事长(2013.12—2021.12),中国工业与应用数学学会(CSIAM)监事会监事(2020.1—2021.10),北京数学会第十三届监事会监事长(2021.12—2026.12)。主要研究领域:数值线性代数和科学计算。在代数特征值问题、奇异值分解和广义奇异值分解问题、离散不适定问题和反问题的正则化理论和数值解法等领域做出了系统性的、有国际影响的重要研究成果,所提出的精化投影方法被公认为是求解大规模矩阵特征值问题和奇异值分解问题的三类投影方法之一。在Inverse Problems, Mathematics of Computation, Numerische Mathematik, SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, SIAM Journal on Optimization, SIAM Journal on Scientific Computing等国际顶尖和著名知名杂志上发表论文70篇,研究工作被广泛引用,引发了大量的后续研究,被40个国家和地区的900名专家与研究人员在17部经典著作、专著和教材,包括Demmel、Dongarra等五人编辑的指南Templates for the Solution of Algebraic Eigenvalue Problems: a Practical Guide(2000),Golub & van Loan的Matrix Computations第三、第四版(1996,2013),Stewart的经典著作Matrix Algorithms: Vol II Eigensystems(2001),Bjorck的专著Numerical Methods in Matrix Computations(2015)van der Vorst的专著“Computational Methods for Large Eigenvalue Problems(2002),Trefethen & M. Embree的专著Spectra and Pseudospectra, The Behavior of Nonnormal Matrices and Operators(2005)Meurant & Tebbens的专著Krylov Methods for Nonsymmetric Linear Systems(2020),Quarteroni、Sacco & Saleri的专著Numerical Mathematics(2000)等,及700篇论文中引用逾1250篇次。

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