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學術報告-Towards Robust Iterative Linear Solution Methods
作者:     供圖:     供圖:     日期:2020-12-16     來源:    

講座主題:Towards Robust Iterative Linear Solution Methods

主講人: 張晨松

工作單位:中國科學院數學與系統科學研究院

活動時間:2020年12月22日 10:00—11:00

講座地點:騰訊會議,會議ID:658 167 836

主辦單位:煙臺大學數學與信息科學學院

內容摘要:

Solving large-scale sparse linear algebraic systems in a robust manner is a dream for many computational scientists who work on practical engineering applications. In this talk, we review old and new techniques for improving robustness of iterative solvers for large-scale sparse linear equations. In particular we will discuss methods based on machine learning to automatically select solver components in order to get better overall simulation performance. Deep learning techniques, which have gained popularity in many application areas of machine learning, can be used to enhance this automatic selection procedure.

主講人介紹:

張晨松,2002年獲南京大學計算數學碩士學位,2007年獲得美國馬里蘭大學應用數學博士學位,此后在美國賓州州立大學數學系從事博士后研究工作。于2011年加入中國科學院數學與系統科學研究院計算數學所。主要研究興趣:自適應有限元方法、多重網格法、流固耦合模擬和油藏模擬中的快速求解算法等。2012年在第二十一屆國際區域分解法會議(法國)做大會特邀報告,2013年在第16屆全國流體力學數值方法會議做大會特邀報告。

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