贾仲孝 教授学术报告
Title: 大规模矩阵计算的数值方法（一）
Speaker: 贾仲孝 教授
Affiliation: 清华大学
Time: 2022年9月1日，星期四，19：30
Venue: 腾讯会议 (ID: 355-8075-5066)
Inviter: 李铁香
Abstract
以代数特征值问题和奇异值分解问题为主，综述大规模矩阵计算的主要进展，介绍报告人在这两个重要研究领域所做的部分贡献。最后简述报告人在大规模矩阵计算领域的其它重要课题上的部分工作，内容涉及(i) 结构矩阵特征值问题、非负与M 矩阵特征值问题、周期特征值问题、反对称特征值问题的投影方法；(ii)二次特征值问题和一般非线性特征值问题的投影方法；(iii) SVD和GSVD的投影方法; (iv)稀疏线性方程组的迭代法和稀疏近似逆预处理方法；(v)总体最小二乘和比例最小二乘问题的扰动分析；(vi)大规模离散不适定问题迭代法的正则化理论和数值算法；(vii)非线性规划的信頼域子问题的求解方法。
About the Speaker
贾仲孝，1994年获得德国比勒菲尔德大学博士学位，清华大学数学科学系二级教授，第六届国际青年数值分析家—L. Fox奖获得者 (1993)，国家“百千万人才工程”入选者 (1999)。现任北京数学会第十三届监事会监事长（2021.12—2026.12），曾任清华大学数学科学系学术委员会副主任 (2009—2021)，2010年度“何梁何利奖”数学力学专业组评委，中国工业与应用数学学会 (CSIAM)第五和第六届常务理事 (2008.9—2016.8)，第七和第八届中国计算数学学会常务理事(2006.10—2014.10)，北京数学会第十一和十二届副理事长（2013.12—2021.12)，中国工业与应用数学学会(CSIAM) 监事会监事(2020.1—2021.10)。主要研究领域：数值线性代数和科学计算。在代数特征值问题、奇异值分解和广义奇异值分解问题、离散不适定问题和反问题的正则化理论和数值解法等领域做出了系统性的、有国际影响的研究成果。在Inverse Problems, Mathematics of Computation, Numerische Mathematik, SIAM系列等杂志上发表论文70篇，研究工作被引用逾1300篇次，引用的专著和教材17部，包括Bai、Demmel、Dongarra等五人编辑的指南Templates for the Solution of Algebraic Eigenvalue Problems: a Practical Guide (2000)，Golub & van Loan的Matrix Computations (1996，2013)，Stewart的Matrix Algorithms II: Eigensystems (2001)，Bjorck的Numerical Methods in Matrix Computations (2015)，van der Vorst的Computational Methods for Large Eigenvalue Problems (2002)，Trefethen & M. Embree的Spectra and Pseudospectra, The Behavior of Nonnormal Matrices and Operators (2005)，Meurant & Tebbens的Krylov Methods for Nonsymmetric Linear Systems (2020)，Quarteroni、Sacco & Saleri的Numerical Mathematics (2000).
The seminar will be broadcasted online via Tencent Meeting.
Interested people are free to join, without registration in advance.
The Tencent meeting info is
Meeting ID: 355-8075-5066