講座主題：Towards Robust Iterative Linear Solution Methods
主講人： 張晨松
工作單位：中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院
活動(dòng)時(shí)間：2020年12月22日 10:00—11：00
講座地點(diǎn)：騰訊會(huì)議,，會(huì)議ID：658 167 836
主辦單位：煙臺(tái)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院
內(nèi)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(xué)計(jì)算數(shù)學(xué)碩士學(xué)位，2007年獲得美國(guó)馬里蘭大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)博士學(xué)位，此后在美國(guó)賓州州立大學(xué)數(shù)學(xué)系從事博士后研究工作,。于2011年加入中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院計(jì)算數(shù)學(xué)所。主要研究興趣：自適應(yīng)有限元方法,、多重網(wǎng)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(guó)際區(qū)域分解法會(huì)議（法國(guó)）做大會(huì)特邀報(bào)告,，2013年在第16屆全國(guó)流體力學(xué)數(shù)值方法會(huì)議做大會(huì)特邀報(bào)告,。
