报告承办单位 : 数学与统计学院

报告题目 : 中彩网彩1官网下载中彩网彩1官网下载的中彩网彩1官网下载中彩网彩1官网下载及在中彩网彩1官网下载阶中彩网彩1官网下载中彩网彩1官网下载

报告人姓名 : 中彩网彩1官网下载

报告人所在单位 : 武汉 大学

报告人职称 : 教授

报告时间 : 202 1 年 5 月 8 日 （ 周六 ） 上 午 1 0 :00-1 1 :00

报告地点 : 云塘校区 理科楼 A419

报告 摘要 ： 中彩网彩1官网下载 中彩网彩1官网下载依赖历史信息，其长时间数值模拟的计算量和存储量都十分巨大。发展高效的中彩网彩1官网下载中彩网彩1官网下载是十分必要的。通常来说，中彩网彩1官网下载中彩网彩1官网下载的核心思想是利用可分离的指数函数之和逼近不可分离函数，以及我国的秦九韶中彩网彩1官网下载中彩网彩1官网下载。这里通过利用指数函数逼近 中彩网彩1官网下载 中彩网彩1官网下载中的核函数，对时间方向卷积发展了中彩网彩1官网下载中彩网彩1官网下载，把直接中彩网彩1官网下载的计算量和存储量从 O(N2) 和 O(N) 的量级减少至 O(N log N) 和 O(log N) 的量级，其中 N 表示总的时间步数。具体来说：（ 1 ）在逼近核函数的理论分析方面，得到了所需指数函数个数的几乎最优估计，（ 2 ）建立了基于中彩网彩1官网下载中彩网彩1官网下载数值格式的稳定性和误差分析。该中彩网彩1官网下载中彩网彩1官网下载具有灵活性（不依赖于空间的离散）、高效性（特点是快）和准确性（和直接的中彩网彩1官网下载相比精度几乎同样）等特点。这个中彩网彩1官网下载中彩网彩1官网下载在无界域时间发展中彩网彩1官网下载，反常扩散中彩网彩1官网下载、积分微分中彩网彩1官网下载以及时间并行中彩网彩1官网下载等方面都有重要的中彩网彩1官网下载。

报告人简介： 中彩网彩1官网下载，武汉大学数学与统计学院教授，博士生导师。 2003 和 2006 年在郑州大学获得学士和硕士学位， 2009 年在香港浸会大学获得博士学位。随后在南洋理工大学和纽约大学克朗所从事博士后研究， 2014 年 5 月在北京计算科学研究中心工作， 2018 年 11 月到武汉大学工作。主要研究领域包括偏微分中彩网彩1官网下载和非局部模型的数值解法，以及神经科学的建模与计算。主要成果发表在 SIAM Journal on Scientific Computing, SIAM Journal on Numerical Analysis,  Mathematics of Computation ， Journal of Computational Neuroscience, Plos Comput. Bio 等国际知名期刊上。