报告承办单位 : 数学与统计学院

报告题目 : 苹果试玩单价高的平台苹果试玩单价高的平台的苹果试玩单价高的平台苹果试玩单价高的平台及在苹果试玩单价高的平台阶苹果试玩单价高的平台苹果试玩单价高的平台

报告人姓名 : 苹果试玩单价高的平台

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 ： 苹果试玩单价高的平台 苹果试玩单价高的平台依赖历史信息，其长时间数值模拟的计算量和存储量都十分巨大。发展高效的苹果试玩单价高的平台苹果试玩单价高的平台是十分必要的。通常来说，苹果试玩单价高的平台苹果试玩单价高的平台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，以及我国的秦九韶苹果试玩单价高的平台苹果试玩单价高的平台。这里通过利用指数函数逼近 苹果试玩单价高的平台 苹果试玩单价高的平台中的核函数，对时间方向卷积发展了苹果试玩单价高的平台苹果试玩单价高的平台，把直接苹果试玩单价高的平台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 ）建立了基于苹果试玩单价高的平台苹果试玩单价高的平台数值格式的稳定性和误差分析。该苹果试玩单价高的平台苹果试玩单价高的平台具有灵活性（不依赖于空间的离散）、高效性（特点是快）和准确性（和直接的苹果试玩单价高的平台相比精度几乎同样）等特点。这个苹果试玩单价高的平台苹果试玩单价高的平台在无界域时间发展苹果试玩单价高的平台，反常扩散苹果试玩单价高的平台、积分微分苹果试玩单价高的平台以及时间并行苹果试玩单价高的平台等方面都有重要的苹果试玩单价高的平台。

报告人简介： 苹果试玩单价高的平台，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苹果试玩单价高的平台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。