学科、专业名称

计算数学

学科、专业简介(导师、研究方向及其特色、学术地位、研究成果、在研项目、课程设置、就业去向等方面):

科学计算是当代科学和工程研究的三大研究手段之一,对科学技术的发展起着十分重要的作用。上海师范大学“计算数学”学科于1980年批准成为硕士学位授予点,2000年批准成为博士学位授予点,也是上海市第二 、三期重点建设学科。

本学科具有一支年龄结构合理、充满活力的高水平学术队伍,曾多次获得国家和省部级科技进步奖、优秀教学成果奖和优秀教材奖等。近五年来,本学科在国内外著名计算数学杂志上发表论文100多篇,出版学术专著3部,承担了10余项国家和上海市的科研项目。目前,本学科有专业教师22名,其中教授4名、副教授10名、讲师7名,具有博士学位的教师19名。现有硕士生导师10名。

本专业的主要内容是科学与工程计算的方法、理论及其应用,侧重于研究和发展高水平的数值计算方法,为实际应用提供有效的工具。 因此要求硕士生具有较扎实的数学基础、较丰富的专业知识以及一定的科学计算能力。毕业后具有一定的独立从事科学研究的能力,成为数值分析方面的专业研究人才和高等学校相关专业的师资力量。本专业的主要课程:泛函分析、代数学基础、数学物理方程、数值分析、有限元方法、 谱方法 、差分方法、数值逼近、矩阵计算、偏微分方程反问题及其数值解法、常微分方程数值解、分歧理论及计算、时滞微分方程的数值方法、微分代数方程的数值方法、变分问题理论与方法、最优化理论与方法等

本学科主要研究方向有:偏微分方程的数值解、常微分方程数值解、数学生物模型及其计算 

1偏微分方程数值解方向的主要研究内容:有界和无界区域问题的高精度谱方法,高阶有限元方法以及非线性微分方程多解问题的计算方法等。主要导师有王中庆教授、姚旭东副教授、焦裕建副教授和李昭祥副教授。

王中庆教授主要从事偏微分方程和常微分方程的谱方法、拟谱方法和配置方法的研究工作,在《Found. Comput. Math.》、《SIAM J. Numer. Anal.》和《Math. Comput.》等国内外学术期刊上发表论文40余篇。主持国家自然科学基金项目2项,上海市教委曙光学者计划1项,参与国家973计划项目“高性能科学计算研究”1项。

姚旭东副教授研究非线性微分方程多解问题的计算方法,在《SIAM. J.  Sci. Comp.》、《SIAM. J. Num. Anal.》、《Math. Prog.》和《Math. Comput.》等国际著名杂志上发表论文10余篇。

焦裕建副教授研究计算流体力学,在《Math. Meth. Appl. Sci.》、《Disc. Cont. Dynam. Syst.》等杂志上发表学术论文10余篇。参与国家自然科学基金项目2项。

李昭祥副教授研究非线性微分方程多解问题的计算方法,在《Science in China Mathematical Methods in the Applied Sciences》等杂志上发表学术论文20余篇。主持上海市教委高校优秀青年教师培养科研专项基金项目1项,参与国家自然科学基金项目2项和上海市自然科学基金1项。

2常微分方程数值解方向的主要研究内容:常微分方程的计算方法,时滞微分方程的计算方法、微分代数方程的计算方法等。主要导师有丛玉豪教授、田红炯教授、孙乐平副教授。

丛玉豪教授长期从事微分方程数值解法研究,在《J. Comp. Math.》等杂志发表学术论文40余篇。主持国家自然科学基金2项。曾任中国计算数学学会理事,现任中国仿真算法专业委员会副主任委员。曾获上海高校优秀青年教师称号。

田红炯教授主要从事常微分方程的计算方法及其动力学研究。曾获黑龙江省科学技术二等奖(2007,第二)。在《SIAM J. Sci. Comp.》和《SIAM J. Numer. Anal.》等杂志发表论文50篇。主持国家自然科学基金项目3项,教育部科学技术研究重点项目、上海市科委基础研究重点项目上海市教委曙光学者计划上海市科委启明星计划各1项。2006年获上海高校优秀青年教师称号。现任中国计算数学学会理事,科学计算上海高校重点实验室副主任。

孙乐平副教授研究滞时微分系统的数值稳定性,微分代数方程的计算方法等。在《Math. Comp.》、《Appl. Math. Comp.》、《Inter. J. Comp. Math.》等杂志上发表论文20余篇。参与国家自然科学基金项目3项,科学计算上海高校重点实验室成员。曾获上海市《中外数学比较教育》成果奖一等奖。

 3数学生物模型及其计算方向的主要研究内容:医学影像领域中的偏微分方程反问题,包括脑影像EEG MEG反问题的重构理论和科学计算,细胞运动与癌症研究中的数学模型及其计算,以及人工神经网络、支持向量机、数据挖掘等。主要导师有彭丽副教授、郭谦副教授和彭新俊副教授

 彭丽副教授研究医学影像技术中的重要问题—EEGMEG正问题和反问题的理论和数值计算。在《Phys. Med. Biol.》和《Inverse Problem》等国内外刊物上发表论文近10篇。

郭谦副教授研究生物医学中的随机模型及其数值计算,尤其是肿瘤治疗模型分析与计算。在《Math. Mod. Meth. Appl. Sci.》和《J. Math. Bio.》等国内外刊物上发表学术论文20余篇。主持国家自然科学基金项目1项,上海市自然科学基金1项。

彭新俊副教授主要从事生物信息学、计算智能、模式识别与应用数学方面的研究工作,主要包括人工神经网络、支持向量机、数据挖掘等。在《Neural Networks》、《Pattern Recognition》和《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》等国内外刊物上发表论文30余篇。主持国家自然科学基金、上海市自然科学基金和上海市教委创新项目各1项。

本学科具有明确的培养目标以及完备的培养计划,建立了比较完整的课程体系和严格的考核方法,毕业论文均达到硕士学位的学术水平要求。毕业生主要在高等院校、科研机构和其他企事业单位工作。