· 智源学者

中国科学院院士,发展中国家科学院院士。北京大学数学科学学院教授、博士生导师,教育部长江特聘教授,百千万人才工程国家级人选,国家自然科学基金委创新群体学术带头人。现任北京大学学科建设办公室主任、科学与工程计算中心主任、中国工业与应用数学学会理事长、大数据分析与应用技术国家工程实验室主任、北京大数据研究院学术委员会主任。学术期刊《Applied Mathematics and Mechanics》副主编,MMS等十余种国内外杂志的编委;在JAMS,SINUM,PRL等杂志发表论文100余篇。曾获国家自然科学二等奖,教育部高等学校自然科学一等奖、国家杰出青年基金资助,冯康科学计算奖等多项荣誉。2011年在第七届国际工业和应用数学大会作大会邀请报告,2014年在美国工业和应用数学年会作大会邀请报告,2015年担任第八届国际工业和应用数学大会组织委员会成员及学术子委员会主席,2018年国际数学家大会(ICM2018)45分钟报告邀请报告人。

 

代表性成果

 

张平文主要从事计算数学和科学计算研究,他以科学前沿和国家需求问题为牵引,开展建模、算法、分析和模拟研究,既追求数学上的简洁和完美性,也为解决实际问题提供研究手段和方法、解释和预测新的现象。

 

张平文及合作者较系统地开展了复杂流体特别是液晶的数学理论和计算方法研究:证明了Onsager分子模型具有轴对称性;把Onsager模型从匀质情形拓展到了非匀质情形,从形式上和严格数学意义上建立了Doi-Onsager模型与经典的Ericksen-Leslie模型之间的联系;设计了有序相变成核算法和准晶算法。这些研究工作是他获得国家自然科学二等奖的主要研究内容。

 

自适应计算方法是计算数学和科学计算的重要研究方向。张平文及合作者系统发展了基于调和映射的非线性偏微分方程移动网格方法,避免了高维移动网格方法容易引起的网格缠绕问题,而且该方法能够保持流体力学方程守恒性或不可压缩性等物理性质。

 

张平文及合作者针对椭圆问题建立了异质多尺度方法数值分析的一般框架并进一步发展了该方法,证明了线性、非线性和随机系数的两尺度椭圆问题异质多尺度方法的收敛性,得到了相应的误差估计。发表在JAMS杂志上的相关论文被美国数学会的《数学评论》评论员Madureira 教授评论为“这是一篇重要的论文,任何对异质多尺度方法分析有兴趣的研究者都应该阅读这篇论文。”

 

拟研究项目名称:机器学习驱动的可计算建模

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